Notice bibliographique
Résumé
The gap between the decision to engage in physical activity and subsequent behavioral enactment is considerable for many. Action control theories focus on this discordance in an attempt to improve the translation of intention into behavior. The purpose of this mini-review was to overview one of these approaches, the multi-process action control (M-PAC) framework, which has evolved from a collection of previous works. The main concepts and operational structure of M-PAC was overviewed followed by applications of the framework in physical activity, and concluded with unanswered questions, limitations, and possibilities for future research. In M-PAC, it is suggested that three layered processes (reflective, regulatory, reflexive) build upon each other from the formation of an intention to a sustained profile of physical activity action control. Intention-behavior discordance is because of strategic challenges in goal pursuit (differences in outcome vs. behavioral goals; balancing multiple behavioral goals) and automatic tendencies (approach-avoidance, conservation of energy expenditure). Regulatory processes (prospective and reactive tactics) are employed to hold the relationship between reflective processes and behavior concordant by countering these strategic challenges and automatic tendencies until the development of reflexive processes (habit, identity) begin to co-determine action control. Results from 29 observational and preliminary experimental studies generally support the proposed M-PAC framework. Future research is needed to explore the temporal dynamic between reflexive and regulatory constructs, and implement M-PAC interventions in different forms (e.g., mobile health), and at different levels of scale (clinical, group, population).
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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 | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,010 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».