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Enregistrement W4323858132 · doi:10.3389/fpsyg.2023.1083520

Physical activity and academic procrastination in Chinese college students: The serial mediating roles of physical self-perceptions and self-esteem

2023· article· en· W4323858132 sur OpenAlexaff
Kai Ren, Chen Xing, Yanni Zhang, Fang Sun, Peng Fan

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePerfectionism, Procrastination, Anxiety Studies
Établissements canadiensWomen and Children’s Health Research InstituteUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Social Science Fund of China
Mots-clésProcrastinationPsychologySelf-esteemPerceptionScale (ratio)Association (psychology)Descriptive statisticsClinical psychologySocial psychologyDevelopmental psychologyPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Studies have demonstrated that physical activity (PA) is negatively associated with academic procrastination. However, there is limited research on the mechanism underlying this relationship. This study aims to explore the relationship between PA and academic procrastination by investigating the roles of physical self-perceptions and self-esteem. 916 college students (650 females; Mean age = 19.11, SD age = 1.04) participated in the study. Participants completed the Physical Activity Rating Scale-3, the Physical Self-Perceptions Profile, the Rosenberg Self-Esteem Scale, and the Academic Procrastination Questionnaires. Descriptive statistics, Pearson’s correlation, and mediating effect analysis were carried out using SPSS 25.0. The results showed that (a) PA, physical self-perceptions, and self-esteem were negatively correlated with academic procrastination, (b) self-esteem mediated the association between PA and academic procrastination, and (c) physical self-perceptions and self-esteem sequentially mediated the association between PA and academic procrastination. These findings have deepened our understanding on the relationship between PA and academic procrastination, highlighting important approaches to deal with academic procrastination.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,750

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,347 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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