The intention-behaviour gap in physical activity: a systematic review and meta-analysis of the action control framework
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Intention is the proximal antecedent of physical activity in many popular psychological models. Despite the utility of these models, the discrepancy between intention and actual behaviour, known as the intention-behaviour gap, is a central topic of current basic and applied research. The purpose of this meta-analysis was to quantify intention-behaviour profiles and the intention-behaviour gap. DESIGN: Systematic review and meta-analysis. DATA SOURCES: Literature search was conducted in June 2022 and updated in February 2023 in five databases. ELIGIBILITY CRITERIA FOR SELECTING STUDIES: Eligible studies included a measure of physical activity, an assessment of physical activity intention and the employment of the intention-behaviour relationship into profile quadrants. Only papers published in the English language and in peer-reviewed journals were considered. Screening was assisted by the artificial intelligence tool ASReview. RESULTS: Twenty-five independent samples were selected from 22 articles including a total of N=29 600. Random-effects meta-analysis revealed that 26.0% of all participants were non-intenders not exceeding their intentions, 4.2% were non-intenders who exceeded their intentions, 33.0% were unsuccessful intenders and 38.7% were successful intenders. Based on the proportion of unsuccessful intenders to all intenders, the overall intention-behaviour gap was 47.6%. CONCLUSION: The findings underscore that intention is a necessary, yet insufficient antecedent of physical activity for many. Successful translation of a positive intention into behaviour is nearly at chance. Incorporating mechanisms to overcome the intention-behaviour gap are recommended for clinical practice.
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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 | 0,050 | 0,118 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».