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Enregistrement W4233197920 · doi:10.29173/hsi170

A theoretical model to embrace physical activity counselling in primary care practice

2019· article· en· W4233197920 sur OpenAlexaffvenue
Vanitha Arumugam, Joy C. MacDermid

Notice bibliographique

RevueHealth Science Inquiry · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrimary carePhysical activityPsychologyPrimary (astronomy)Medical educationMedicineFamily medicinePhysical therapyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

visits, uncertainty about the effectiveness of their counselling, questions about whether it changes the behaviour of their clients, as well as discomfort in providing advice due to lack of training and little or no reimbursement for preventive measures.7 In order to understand how physician behaviour can be modified to use PAC in practice, theoretical models can be useful to clarify the internal processes involved in behavioural change.This can be particularly helpful for policy makers to ascertain how physician behaviour can adapt to embrace new policies or procedures.8 Theoretical modelA key model that can help policy and decision makers understand the process of implementing PAC in primary care practice is the 'Theory of Planned Behaviour' (See Figure 1), which suggests that planning and preparation will facilitate the adoption of a specific behaviour.9 The key elements of this theory are: a) Behavioural beliefs: These are individual beliefs about the consequence of a behaviour;

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,010
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0060,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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.

Tête enseignante Opus0,082
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,351 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2019
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