The Development of a Physical Activity Persona Profile Classification for Public Education Campaigns
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Historically, physical activity (PA) promotion campaigns have been evaluated with social cognitive approaches that are limited in explaining the PA intention-behavior gap and distinguishing between behavioral adoption and maintenance. The purpose of this research was to develop and test a simple classification that addresses PA intention-behavior translation and maintenance, using action control and dual-process theories with 4 items (PA intentions, behavior, habit, and identity). METHODS: A classification was developed on one population (n = 1350) and tested on 2 PA campaign populations (n = 376 and n = 6396). The a priori criterion for success was for the resultant profiles to each account for ≥10% of the sample and collectively account for ≥85% of the sample. RESULTS: The initial classification produced 4 profiles: (1) "nonintenders" (ie, low intentions, low PA, low habit, and low identity); (2) "unsuccessful adopters" (ie, high intentions, low PA, low habit, and low identity); (3) "successful adopters" (ie, high intentions, high PA, low habit, and low identity); and (4) "successful maintainers" (ie, high intentions, high PA, and high habit, or high identity); which collectively accounted for 87.6% of the sample. The 2 test samples revealed 2 profiles ("successful adopters" and "successful maintainers") that accounted for 69.8% and 70.9% of the samples, respectively. CONCLUSIONS: The classification produced 4 profiles; however, only 2 profiles were revealed in the test samples. These differences may have been the result of the PA campaign populations being more inclined toward translating intentions and maintaining behavior. Future research should assess profile distributions across diverse campaign audiences.
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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 | 0,008 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».