Closing the Gap Between Physical Activity Intentions and Sustained Behavior: An Overview of Evidence
Notice bibliographique
Résumé
This visual overview of evidence examines the intention–physical activity (I–PA) gap, where positive intentions often fail to translate into behavior, a central challenge in physical activity (PA) promotion. Although intentions are necessary precursors to PA, nearly half of individuals with positive intentions do not follow through, underscoring the importance of identifying predictors of successful intention enactment for theory and practice. Evidence highlights reflective processes (i.e., affective judgments and self-efficacy/perceived control), regulatory processes (i.e., planning and self-monitoring), and reflexive processes (i.e., habit and identity) as key predictors of intention translation. Interventions targeting these constructs as mechanisms of action (MoAs) show small to medium effects on PA, but progress is limited by heterogeneity in behavior-change technique (BCT) application and under-examination of some MoAs. Closing the I–PA gap requires strengthening behavioral regulation, supporting positive affect, and aligning behavior with identity. By synthesizing theory and evidence across four figures, this review illustrates the role of intention in behavioral theories, the I–PA gap, I–PA moderators, and a logic model aligning BCTs with MoAs, offering practical guidance for researchers and practitioners. Future research using sustained experimental designs, including factorial studies, which precisely link BCTs to MoAs will be essential for developing interventions to close the gap between intentions and sustained PA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».