Assessing The Impact Of A Healthy Lifestyle Initiative On Sport Fans’ Attitudes And Behaviour
Notice bibliographique
Résumé
Innovative strategies have emerged that utilize sport as a catalyst or "hook" to encourage healthy lifestyles. Corporate social responsibility (CSR) and sport-for-development initiatives have significant potential in harnessing the power of sport to involve men with heightened chronic disease risk to improve their health (e.g., weight loss) through health behaviour change (e.g., increased physical activity, diet). PURPOSE: To assess the impact that participation in a health CSR initiative has on fans’ attitudes and behaviour. METHODS: Hockey fans [N = 997; men; mean age: 48.6 years (± 8.3 (SD)) participated in a 12-week healthy lifestyle program (Hockey Fans In Training: Hockey FIT), which was offered in partnership with 40 teams across North America. Sites were randomly assigned to either the intervention group (immediate participation) or a control group (participation in initiative after a 12-month delay). The attitudes and behaviours of both groups of fans were assessed at the program's outset (baseline), immediately after its conclusion (12 weeks), and again at 12 months. At each assessment point, fans completed surveys aimed at gauging cognitive awareness of the team's CSR, affective evaluation, behavioural intentions, attendance (and intentions), team identification, as well as sustained loyalty, merchandise consumption (and intentions), and media consumption. RESULTS: After controlling for age and attendance, there were no significant differences between groups at 3 and 12 months; however, significant differences were noted within the intervention group for loyalty, attendance intentions, word of mouth, and fan identification (see Table 1). There was no statistically significant interaction between the intervention and time for the remaining outcomes. CONCLUSION: While sport-based CSR initiatives may be successful in improving the health of fans and their communities, they may be less impactful on improving fan attitudes and behaviour. Table 1: - Difference within groups Characteristics Mean change at 12 weeks compared to baseline (95% CI) Mean change at 12 months compared to baseline (95% CI) LoyaltyInterventionControl -.241***(-.374 to -.109)-.031(-.144, .082) -.322***(-.473 to -.170)-.163**(-.292, .033) Attendance intentionsInterventionControl -.374***(-.598, -.150).006(-.186, .197) -.400***(-.631, -.169)-.172(-.369, .026) Word of mouthInterventionControl -.272***(-.440, -.103)-.114(-.260, .032) -.376***(-.556, -.196)-.028(-.184, .128) Fan identificationInterventionControl -.270***(-.432, -.107)-.080(-.215, .056) -.307***(-.476, -.139)-.082(-.223, .058) Canadian Institutes of Health Research (grant number PJT – 156088) and the Public Health Agency of Canada (Multi-Sectoral Partnerships to Promote Healthy Living and Prevent Chronic Disease Program)
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».