Dynamic representations of theory testing in physical activity using ecological momentary assessment: an example guide utilizing multi-process action control
Notice bibliographique
Résumé
Behavioral theories are essential in understanding physical activity (PA) and developing effective intervention strategies, yet most theories have been developed alongside common research methods available at their inception. Contemporary data collection methods such as intensive longitudinal designs (e.g., Ecological Momentary Assessment; EMA) are beginning to facilitate more advanced approaches to theorizing. One of the primary challenges in applying traditional behavior change theories, however, relates to measurement, as traditional multi-item measures are not practical nor may they accurately capture the dynamic elements of the construct sought in intensive longitudinal sampling. The purpose of this paper was to provide a user's guide of measures of the Multi-Process Action Control (M-PAC) Framework for use in EMA, followed by preliminary working examples. EMA offers opportunities to sample and obtain real-time (or near real-time) information that include processes that are more automatically or immediately activated in response to environmental stimuli or informational cues. As a result, we propose a slight re-operationalization of M-PAC as it relates to the interacting psychological systems in determining PA. We outline some of the measurement challenges with M-PAC using EMA, and the opportunities to blend more traditional and contemporary real-time approaches to advance theory and our understanding of PA. Together, this paper is intended to be a starting point, acknowledging the need to adapt traditional behavioral theories to incorporate the dynamic factors in determining PA. By doing so, we can advance our understanding of PA and develop more effective, and theory-based, interventions tailored to individual needs and contexts.
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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 | 0,014 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,005 |
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 ».