Health behaviour change: Theories, progress, and recommendations for the next generation of physical activity research
Notice bibliographique
Résumé
Adaptive behaviour change is central to improving population health, yet poor adoption of health-enhancing behaviours contributes to noncommunicable diseases and so remains a global concern. Research on physical activity behaviour change has continued to expand and evolve since the turn of the millennium, guided by diverse theoretical approaches-from social cognitive theories, organismic dialectical approaches such as Self-Determination Theory, dual-process frameworks, and integrated practical models and taxonomies. Key challenges and opportunities remain, however, and in this paper we offer several calls to action for those working to advance physical activity behaviour change theory, research, and practice. First, we advocate for more precise examination of behaviour change itself, moving beyond static models to incorporate dynamic theories and methodologies (including data analysis) that better capture how behaviours evolve and change over time. Second, we emphasise the need to prioritise behaviour maintenance, recognising that many interventions succeed in initiating change but fail to support long-term adherence. Third, we call for a concerted effort to broaden our target populations in behaviour change research, ensuring that interventions (and the theories that inform them) are more inclusive, widely applicable, contextually relevant, and equitable. Finally, we highlight the growing recognition of automatic processes in shaping physical activity behaviours and outline the importance of refining measurement tools and intervention strategies to account for these non-conscious influences. These considerations are articulated with a view to supporting the next generation of physical activity behaviour change research and practice, and in doing so contribute to improved population health equity and outcomes.
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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 | 0,079 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,019 |
| Communication savante | 0,016 | 0,029 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,024 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,004 |
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 ».