Motivation for Physical Activity as a Key Determinant of Sedentary Behavior Among Postsecondary Students
Notice bibliographique
Résumé
It is known that the transition to adulthood represents a critical period of life when acquiring healthy behaviors can influence lifestyle and health throughout adulthood. Given the importance of the consequences of a sedentary lifestyle, identifying influence factors is key to improving healthy behaviors. The objective of this study is to explore the role of postsecondary students’ motivation toward physical activity in the association with their screen time and out-of-school physical activity practice. A total of 1522 postsecondary students (90% were aged 17-20 years) recruited from 17 postsecondary institutions completed the self-reported questionnaire during course time. Multivariate linear regression was used to assess the association between motivation to move including additional predictors of behavior such as intention and tendency to self-activate and self-reported screen time and physical activity controlling for age and sex. Motivation including all 3 motivational variables (interest, utility, competence) was negatively associated with screen time, b = −0.498 (95% CI between −0.635 and −0.361) and positively associated with moderate-to-vigorous physical activity, b = 133.986, (95% CI between 102.129 and 165.843). Of the 3 motivational variables, interest had the strongest negative association with screen time, b = −0.434 (95% CI between −0.551 and −0.317), and the strongest positive association with physical activity, b = 113.671, (95% CI between 86.396 and 140.946). These findings indicate that the motivation of postsecondary students toward physical activity significantly influences their behaviors, including screen time and physical activity engagement.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».