Reorganizing after the pandemic: A chance to energize physical activity promotion – comment on Hohberg et al.
Notice bibliographique
Résumé
In this commentary on “What is needed to promote physical activity? – Current trends and new perspectives in theory, intervention, and implementation” I discuss my support for the many health, social, and economic benefits of moving more and sitting less as detailed by the authors. I discuss my agreement with the challenges of physical inactivity and sedentary behavior during the COVID-19 pandemic, and that while effective promotion initiatives founded on socioecological whole system approaches seem most logical, the role of individual is still essential for downstream uptake of physical activity. Like the authors, I include my support for the testing, development, and assumptions underlying dual-process theories using real time data-capture, in addition to more sophisticated longitudinal dynamic modeling to translate findings into just-in-time intervention approaches. In addition, however, I highlight it is still important for researchers and practitioners to focus on the role of reflective factors, such as building strong intentions to engage in physical activity, and subsequent self-regulation skills to translate these intentions into action. Furthering our understanding on the distinctions between initiation and maintenance of movement behaviors is important to advance theory and practice and the role of apex-system variables such as self- and social identity may hold considerable utility in physical activity science. I suggest that finding meaning in movement behaviors beyond exercise is critical to reorganizing and reenergizing after the pandemic to promote physical activity.
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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 | 0,018 | 0,087 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,013 |
| Communication savante | 0,007 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,063 | 0,091 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,007 |
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 ».