The Role of Intention, Behavioral Regulation, and Physical Activity Behavior in the Prediction of Physical Activity Identity across Time
Notice bibliographique
Résumé
Physical activity identity represents an important determinant of sustained physical activity behavior. The purpose of this investigation was to examine whether intention, behavioral regulation, and moderate-to-vigorous physical activity (MVPA) behavior explain significant variation in physical activity identity across time. Using a repeated measures observational design, lower-active adults new or returning to physical activity participation (N = 66) completed measures of study variables every three weeks over the course of a nine-week period (four assessments total). Based on the results of mixed-effects regression modelling, there was a small, non-significant increase in physical activity identity across time (b = 0.07, p = 0.13). Intention, MVPA, and behavioral regulation mostly had significant (ps < 0.05) bivariate correlations with physical activity identity at the same time point of assessment. Behavioral regulation explained significant variation in physical activity identity across time (b = 0.26, p < 0.0001), but intention and MVPA were non-significant (ps > 0.05) after including a random intercept and controlling for behavioral regulation. Identity was resistant to change among new physical activity initiates in this study and longer time frames of assessment are needed (e.g., six months). Behavioral regulation should be examined as a determinant of physical activity identity in future investigations.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».