Look, over there! A streaker! – Qualitative study examining streaking as a behaviour change technique for habit formation in recreational runners
Notice bibliographique
Résumé
Background: Running as a form of physical activity is beneficial to overall health and wellbeing. The aim of the study is to examine 'run streaking' (i.e. running on consecutive days, for a minimum period of time or distance, typically at least one mile) as a technique for habit formation and behaviour change. Methods: Qualitative semi-structured interviews with 21 recreational adult runners (11 female and 10 male). Run streak length ranged from a minimum of 100 days to over 4500 days. Transcripts were analysed using a hybrid deductive-inductive thematic analysis. Results: Run streaking was reported to lead to several benefits, health improvements and a sense of accomplishment, although many run streakers reported running through injuries and lack of recovery. Accounts of run streaking showed features of automaticity indicative of habitual behaviour. Other behavioural processes identified included motivation, identity, self-regulation and social support. Behavioural streaking showed the potential to influence change in behaviours other than running. Conclusion: Accounts of run streaking demonstrate an interplay between automatic and deliberate processes in the maintenance of running behaviour. Behavioural streaking is a technique that could be used in other behaviour change contexts beyond running to support habit formation.
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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 | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».