The Relationship between Perceived Health Message Motivation and Social Cognitive Beliefs in Persuasive Health Communication
Notice bibliographique
Résumé
People respond to different types of health messages in persuasive health communication aimed at motivating behavior change. Hence, in human factors design, there is a need to tailor health applications to different user groups rather than change the human characteristics and conditions. However, in the domain of fitness app design, there is limited research on the relationship between users’ perceived motivation of health messages and their social–cognitive beliefs about exercise, and how this relationship is moderated by gender. Knowledge of the gender difference will help in tailoring fitness apps to the two main gender types. Hence, I conducted an empirical study to investigate the types of health messages that are most likely to motivate users and how these messages are related to outcome expectation, self-efficacy, and self-regulation beliefs in the context of exercise modeling. The results of the data analysis show that users are more motivated by illness- and death-related messages compared with obesity-, social stigma-, and financial cost-related messages. Moreover, illness- and death-related messages have a significant relationship with users’ social–cognitive beliefs about bodyweight exercise. These findings indicate that, in the fitness domain, illness- and death-related messages may be employed as a persuasive technique to motivate regular exercise.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».