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Enregistrement W3205200563 · doi:10.1080/02701367.2021.1877246

I Sit but I Don’t Know Why: Investigating the Multiple Precursors of Leisure-Time Sedentary Behaviors

2021· article· en· W3205200563 sur OpenAlexaff
Silvio Maltagliati, Philippe Sarrazin, Sandrine Isoard‐Gautheur, Ryan E. Rhodes, Matthieu P. Boisgontier, Boris Cheval

Notice bibliographique

RevueResearch Quarterly for Exercise and Sport · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral Health and Interventions
Établissements canadiensBruyèreUniversity of OttawaUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésPsychologySedentary behaviorLeisure timeAutomaticityInterpersonal communicationBody mass indexPhysical activityDevelopmental psychologySocial psychologyPhysical therapyMedicineCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Precursors driving leisure-time sedentary behaviors remain poorly investigated, despite their detrimental consequences. This study aimed to investigate the predictive validity of controlled and automatic motivational precursors toward reducing sedentary behaviors and being physically active on leisure-time sedentary behaviors. The influence of demographic, physical, socio-professional, interpersonal, and environmental variables was also examined and compared with the associations of motivational precursors. Methods: 125 adults completed questionnaires measuring controlled motivational precursors (i.e., intentions, perceived competence), demographical (i.e., sex and age), physical (i.e., body mass index), and interpersonal (i.e., number of children) variables. Regarding automatic motivational precursors, habit strength and approach-avoidance tendencies were captured using the Self-Report Behavioral Automaticity Index and a manikin task. Time at work was computed as a socio-professional variable, days of the week and weather conditions were recorded as environmental precursors. Participants wore an accelerometer for 7 days and leisure time was identified using notebooks. Associations between the different precursors and the leisure-time sedentary behaviors were examined in linear mixed effect models. Results: Intention to be physically active and habit strength toward physical activity were negatively associated with leisure-time sedentary behaviors. Sex, body mass index, time at work, number of children, day of the week, and weather conditions were more strongly associated with leisure-time sedentary behaviors. Conclusion: Our findings show that, in comparison with other variables, the influence of motivational precursors on leisure-time sedentary behaviors is limited. This study supports the adoption of a broad-spectrum of precursors when predicting sedentary behaviors.

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 enseignants0,462
Score d'incertitude au seuil0,926

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)0,0010,000

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,334 · 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

Citations14
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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