Psychological needs and exercise behaviour: a comparison of two psychological needs models
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Psychological need satisfaction, from a self-determination theory (SDT) perspective, has been applied extensively to understand predictors of exercise behaviour. Dweck proposed a psychological needs framework that includes basic needs (optimal predictability, competence, acceptance), compound needs derived from combinations of basic needs (self-esteem/status, trust, control), and a superordinate compound need for self-coherence that includes identity and meaning. The purpose was to examine whether psychological needs operationalized within Dweck's model account for variance in exercise behaviour in ways that the SDT model does not. METHODS AND MEASURES: A community sample of 403 adults completed measures of demographics, psychological needs, and exercise motivation at Time 1, and self-reported moderate-to-vigorous minutes of exercise at both Times 1 and 2 four weeks later. RESULTS: Two structural equation models operationalizing Dweck's needs framework and SDT (basic needs and motivation) were examined in relation to exercise behaviour. In both models, exercise identity and integrated regulation (conceptually similar) were the most salient correlates of prospectively measured exercise behaviour, and both accounted for the relationship between competence and exercise behaviour. CONCLUSION: The results support the importance of identity in the context of exercise behaviour. Future research should investigate factors associated with adopting and maintaining an exercise identity.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».