Self-regulation as a Mediator of Mindfulness and Physical Activity: A Narrative Review
Notice bibliographique
Résumé
Mindfulness is gaining increased attention as a means of increasing physical activity (PA) participation. Given that only 15.4% of adult Canadians currently meet the Canadian Physical Activity Guidelines (Colley et al., 2011), it is imperative to find ways to increase PA among adults. One way to do this is to promote self-regulation skills as self-regulation is among the top predictors of PA participation (Teixeira et al., 2015). The purpose of this narrative review was to further understand the role of self-regulation as a potential mechanism by which mindfulness may be related to PA participation. Initially, 160 papers were identified by title for this review. After reading abstracts, 37 papers were identified as possibly relating to the topic of interest. Following full readings, 26 papers were included in the final review. Likely due to the novelty of this topic, there is limited research on the mechanisms by which mindfulness may be related to physical activity. Review of the literature suggests that self-regulation appears to be a promising mechanism by which mindfulness could improve physical activity participation (Shapiro et al., 2006; Samdal et al., 2017), as self-regulation has been shown to play an important role in behaviour change, however, other alternative mechanisms include improved self-efficacy, as well as improved satisfaction (Neace et al., 2020; Tsafou et al., 2016). The authors conclude that more research on the mechanisms of mindfulness on PA, specifically self-regulation as a mechanism, could foster more knowledgeable intervention practices, and consequently improve mindfulness-based interventions efficacy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».