Understanding parental support for children's 24‐hour movement behaviors based on an adapted HAPA framework: A three‐wave prospective study
Notice bibliographique
Résumé
Parental supportive behavior (PSB) plays a pivotal role in shaping children's 24-hour movement behaviors (24-HMB), including light physical activity (LPA), moderate-to-vigorous physical activity (MVPA), sedentary screen time (SST), and sleep. However, the psychosocial determinants and the changing process of PSB remain understudied. Using a three-wave prospective design over four months, this study examined the psychosocial mechanisms of PSB towards children's 24-HMB based on an adapted health action process approach (HAPA) framework among 812 parents (36.61 ± 3.80 years; 68.7% female). The adapted HAPA model demonstrated acceptable fit indices (CFI = .952-.980, TLI = .946-.967), incorporating the original HAPA model along with past behavior and affective attitude. The model explained 31.6%-54.8% of the variance in PSB across the four outcomes (LPA, MVPA, SST, and sleep). Motivational self-efficacy and outcome expectancy consistently predicted intentions, while intentions and action control emerged as stable predictors of PSB across all four outcomes. The prediction of planning, and volitional self-efficacy on PSB varied by movement behaviors. Both past behavior and positive affective attitude were directly associated with PSB, while their inclusion attenuated most pathways in the original HAPA model. Further, intention and action control served as prominent mediators between past behavior, affective attitude, and PSB across all outcomes. Future research could leverage the adapted HAPA framework to guide the development of parent-based interventions aimed at improving children's 24-HMB.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».