Physical activity and anxiety: Dose-response versus mindset?
Notice bibliographique
Résumé
There is a large body of evidence suggesting an inverse relationship between physical activity and anxiety (WHO, 2022). In explaining this relationship, researchers typically think in terms of dose-response (Kim et al., 2020). However, the relationship between physical activity and anxiety may be more complex, based on emerging research proposing that about half of the psychological benefits of physical activity may result from the belief that one is being active (Lindheimer et al., 2015). As one example, individuals who held a mindset that the amount of physical activity they engaged in was adequate for health reported better perceived health, regardless of actual activity levels (Zahrt & Crum, 2020). Following this line of research, the current study examined which had a stronger relationship with anxiety – physical activity or mindset about the adequacy of one’s activity for health. University students (N= 666) completed an online questionnaire assessing aerobic activity (PASB-Q, Fowles et al, 2017), perceived activity adequacy mindset (Zahrt & Crum, 2020), and generalized anxiety symptoms (GAD-7, Spitzer et al., 2006). Results from a hierarchical regression revealed a significant relationship between activity and anxiety (β= -0.094, p = 0.013) while controlling for gender on step 1. However, activity disappeared (β = -.005, p = .907) as a predictor of anxiety when mindset was entered on step 2 (β = -.213, p =
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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 | 0,009 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».