Men’s goal-oriented motives, physical activity experiences and body-related perceptions: a latent profile analysis
Notice bibliographique
Résumé
Goal-oriented exercise motives are important predictors of men’s physical activity behaviours and experiences, and body-related perceptions. To date, men’s exercise goal motives have been studied predominantly in isolation, and person-centred approaches that identify distinct goal motive profiles and their correlates have been limited. To address this gap, 322 men (mean age = 34.15, SD = 11.53) were recruited to participate in an online multi-national cross-sectional survey, and latent profile analysis was used to identify profiles based on an adapted version of the Reasons for Exercising Inventory. Comparisons were made for levels of LTPA, physical activity enjoyment, body surveillance, and body attitudes between the profiles. Five profiles were identified, with three profiles having low, average, and high levels of all forms of goal-oriented motives, respectively. Additionally, one profile was characterised mainly by appearance goals and one profile by weight loss goals. Participants in the low overall goal-oriented motivation profile participated in less LTPA than the other profiles, and the participants in the weight loss and appearance profiles reported significantly less exercise enjoyment than the high overall goal-oriented motivation profile. As expected, participants in the profile motivated by appearance reported greater body surveillance and more negative body attitudes. Leveraging a person-centred approach, these results advance previous literature on men’s exercise goal-oriented motives, and the ways in which distinct goal-oriented motive profiles are associated with physical activity experiences and body-related perceptions. Interventions targeting different forms of goal-oriented motivation may have the potential to enhance men’s physical activity experiences and body-related perceptions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».