Building and strengthening physical activity identity: a theory-informed user-guide
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Physical activity identity, or viewing oneself as a physically active person, reliably predicts physical activity. Yet, little is known about how physical activity identity can be developed or strengthened. In this critical narrative review, we conducted a comprehensive literature search to identify models of physical activity identity, health psychology, behaviour change, identity or self-related constructs in search of explanations, constructs, or insights important for physical activity identity building and strengthening. Identified models included: the physical activity self-definition model, maintain IT, M-PAC, PRIME, possible selves, and self-determination theory. Using content analysis, we identified themes around candidate antecedents of physical activity identity. Nine common physical activity identity inputs were identified that we categorised as behavioural (physical activity; self-regulation; investment), cognitive (perceived ability; imaginal experiences, rules/standards; alignment with goals or values) or social (attachment ties; social appraisals). For each candidate input, we identify which models include the input, consider relevant research, discuss how and why the input may be related to physical activity identity, and offer practical strategies for building or strengthening physical activity identity. We offer a list of theory-informed physical activity identity inputs, a working figure which represents these identity inputs, and suggestions about how they may relate to physical activity identity (directly; indirectly). We aim to support future researchers in advancing the physical activity identity literature, and help practitioners support physical activity behaviour change.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 découle