Does communication support the promotion of cycling for transportation? Results from an experiment to test messaging strategies
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Active transportation can contribute to increase levels of PA , but to date interventions seem to have limited effects. Since communication approaches might contribute to intervention effectiveness, the aim of this study was to examine the effect of diverse messaging strategies aimed at promoting cycling for transportation. Methods A 2 × 2 × 2 factorial design was adopted. The experiment was conducted among 313 adults in the province of Québec, Canada. To be eligible, participants had to be aged between 18 and 54 years and currently employed. The main and interaction effects of different messaging strategies on information processing outcomes (perceived argument strength and involvement) and on the three-week follow-up intention and behavior were examined. Variables were assessed by means of questionnaires. Analyses controlled for baseline attitude toward cycling for transportation. Results Adjusted ANCOVAs revealed a main effect of the self-efficacy ( p = 0.03) condition on involvement. A significant main effect of attitude ( p = 0.008) and self-efficacy ( p = 0.007) messaging strategies was observed on perceived argument strength. No other main or significant interaction effect was observed for these information processing outcomes. The GEE models revealed a significant time X implementation intentions interaction effect on intention ( p = 0.02). No significant main or interaction effect was observed on cycling at follow-up. Conclusions No clear pattern of effect was observed for the tested messages, but results from this study helped increase our knowledge concerning the effects of specific message content. Results also suggest that integrating messages pertaining to attitude, self-efficacy, and implementation intentions could support (albeit modestly) public health interventions aimed at promoting cycling for transportation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».