Automaticity mediates the association between action planning and physical activity, especially when autonomous motivation is high
Notice bibliographique
Résumé
Objectives Action planning promotes physical activity (PA). However, mechanisms underlying this association are poorly understood, as are the variables that moderate this link remain unexplored. To fill these gaps, we investigated whether automaticity mediated the association between action planning and PA, and whether autonomous motivation moderated this mediation.Methods and Measures PA was measured by accelerometry over seven days among a sample of 124 adults. Action planning, automaticity, and autonomous motivation were assessed by questionnaires.Results Structural equation models revealed that automaticity mediated the association between action planning and PA (total effect, β = .29, p < .001) – action planning was associated with automaticity (a path, β = .47, p < .001), which in turn related to PA (b path, β = .33, p = .003). Autonomous motivation moderated the a path (β = .16, p = .035) – action planning was more strongly associated with automaticity when autonomous motivation was high (+1 standard-deviation [SD]) (unstandardized b = 0.77, p < .001) versus low (-1 SD) (b = 0.35, p = .023).Conclusion These findings not only support that action planning favors an automatic behavioral regulation, but also highlight that a high autonomous motivation toward PA may reinforce this mechanism.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».