MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3162810913 · doi:10.1016/j.jth.2021.101081

Does communication support the promotion of cycling for transportation? Results from an experiment to test messaging strategies

2021· article· en· W3162810913 sur OpenAlexafffundabout
Ariane Bélanger‐Gravel, Isidora Janezic

Notice bibliographique

RevueJournal of Transport & Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral Health and Interventions
Établissements canadiensUniversité LavalInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec-Société et Culture
Mots-clésGeePsychological interventionPromotion (chess)PsychologyTest (biology)CyclingArgument (complex analysis)Intervention (counseling)Main effectGeneralized estimating equationApplied psychologyInteractionStructural equation modelingBaseline (sea)Health promotionSocial psychologyMedicineComputer scienceNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,717
Score d'incertitude au seuil0,294

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,093
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,370 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Transport & HealthMême sujetBehavioral Health and InterventionsTravaux en français237 207