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Enregistrement W7047908144

Investigating the predictors of exercise identity formation in new exercisers

2021· dissertation· en· W7047908144 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUVic’s Research and Learning Repository (University of Victoria) · 2021
Typedissertation
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSuperconducting and THz Device Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdentity (music)RecreationPhysical activityObservational studyMental healthBivariate analysisSocial cognitive theoryDemographicsLongitudinal study
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: While the physical and mental health advantages of regular physical activity are evident, 68% of adult Canadians are not meeting PA guidelines. Over the last thirty years, exercise behaviour has been mostly studied under the guise of the social cognitive framework, but emerging findings have shown identity to demonstrate predictive validity with physical activity independent of social cognitions. Exercise identity has been associated with increased frequency, duration, and intensity of exercise behaviour. Despite the bivariate correlation between identity and PA, the literature currently lacks longitudinal research to enhance the understanding of identity formation in new exercisers. Objective: The purpose of this study was to understand changes in identity among new exercisers based on the Physical Activity Self-Definition model and investigate whether exercise identity can predict exercise behaviour variations over nine weeks. Methods: Participants for this study were healthy adults (18-65) who were recruited from local gyms and recreation centres in Victoria, BC. The inclusion criteria were that participants must be new exercisers (new exercisers are those who just decided to exercise regularly or started exercising for less than 2 weeks, before baseline measurement) who were not meeting the Canadian Physical Activity guidelines upon recruitment. The study used a prospective, observational design with four measurement periods across nine weeks. Demographics were collected and exercise identity, affective attitude, commitment, capability and exercise behaviour were measured using questionnaires. The exercise Identity questionnaire was administered at 1 week, 3 weeks, 6 weeks and 9 weeks. Data analysis and longitudinal models used HLM and descriptive were generated with SPSS. Results: Affective attitude and commitment had significant correlations with identity, and identity had a significant correlation with exercise behaviour across all measurement times. Affective attitude, however, was the only significant predictor of exercise identity change over time. Capability was not associated with exercise identity. Furthermore, identity did not predict change in exercise over time. Discussion: This study provided insight into some of the factors that influence shifting exercise identity of new exercisers by testing the physical activity self-definition model (Kendzierski & Morganstein, 2009a) with longitudinal modelling. Based on the present results, it is recommended that health promoters focus on designing enjoyable programs for their novice clients, and provide a positive affective attitude toward exercising during each session. Although, exercise behaviours of the participants improved significantly during the course of this study, exercise identity was not able to predict the variation in exercise behaviour over 9 weeks. Overall, exercise identity formation can be a time-consuming process in adults, however, engaging in identity-related behaviours that are enjoyable can accelerate this process.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,251 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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