Exploring the efficacy of affective mental contrasting versus goal setting on physical activity and psychological wellbeing in first year university students: An experimental study
Notice bibliographique
Résumé
Students transitioning to university face many challenges, including decreased physical activity and psychological wellbeing. Mental contrasting, a self-regulation strategy that involves setting a goal, then associating prospective positive outcomes with present obstacles related to that goal, may be effective to boost physical activity and wellbeing. Research shows that mental contrasting may be particularly effective when framed with affective messaging (e.g., exercise is enjoyable). The purpose of this study was to examine the efficacy of 4 weeks of affective mental contrasting, compared to goal setting alone, on physical activity and psychological wellbeing among first year university students. In a randomized controlled trial over a 4-week period, 114 first year university students were guided through either goal setting alone, or goal setting plus affective mental contrasting, focused on physical activity. Physical activity and psychological wellbeing were measured via questionnaire at baseline and 4 weeks. Participants in both groups significantly increased their physical activity, F (1, 85) = 50.13, p < .001, partial eta squared = .37 and psychological wellbeing, F (1, 82) = 5.14, p < .05, partial eta squared = .06, but between-group differences were not significant. An exploratory analysis showed that among participants who were active for more than 60 minutes per week at baseline, affective mental contrasting was more effective than goal setting alone at increasing physical activity, F (1, 54) = 4.73, p = .034, partial eta squared = .08. Both goal setting and affective mental contrasting are effective strategies to increase physical activity among university students.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».