The effect of model similarity on exercise self-efficacy among adults recovering from a stroke: A mixed-methods study
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to examine changes in self-efficacy after adults of a post-stroke exercise program were demonstrated modelling from a peer and non-peer model. We used an ABCA multiple baseline single-subject design with each letter representing a condition: (A) no model/baseline 1 (3-weeks); (B) peer model (6-weeks); (C) non-peer model (6-weeks); and (A) no model/baseline 2 (3-weeks). We recruited participants from Viomax, a Montreal fitness center for persons with physical disabilities. Four participants engaged in the weekly group exercise program for 18 weeks and were presented with a peer model (a fellow person recovering for a stroke) and a non-peer model (a university student) during those respective conditions. Participants completed two self-efficacy questionnaires after each weekly session. Semi-structured interviews were conducted at weeks 9 and 18 of the program. Quantitative visual and trend analysis revealed higher self-efficacy levels for two participants in the peer model and non-peer model conditions when compared to baseline 1. However, self-efficacy ratings appeared to be the highest for the non-peer model condition. Thematic analysis revealed that participants preferred demonstrations from the models as opposed to explanations. Preference for the non-peer model could be because the participants generally had a better relationship with non-peer model. Results provide preliminary indication that modeling, in general, could help people recovering from a stroke increase their self-efficacy, with a slight advantage to non-peer models. Community organizations such as Viomax could implement models in their programs to help increase exercise self-efficacy of their members.
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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 | 0,014 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».