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Enregistrement W929591471 · doi:10.1007/s12160-015-9721-4

Predicting Changes Across 12 Months in Three Types of Parental Support Behaviors and Mothers’ Perceptions of Child Physical Activity

2015· article· en· W929591471 sur OpenAlexafffundabout
Ryan E. Rhodes, John C. Spence, Tanya R. Berry, Sameer Deshpande, Guy Faulkner, Amy E. Latimer‐Cheung, Norm O’Reilly, Mark S. Tremblay

Notice bibliographique

RevueAnnals of Behavioral Medicine · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensQueen's UniversityUniversity of TorontoUniversity of LethbridgeUniversity of AlbertaChildren's Hospital of Eastern OntarioUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésHealth psychologyPsychologyDevelopmental psychologyPhysical activityPerceptionClinical psychologyMedicinePublic healthPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Parental support has been established as the critical family-level variable linked to child physical activity with encouragement, logistical support, and parent-child co-activity as key support behaviors. PURPOSE: This study aims to model these parental support behaviors as well as family demographics as mediators of mothers' perceptions of child physical activity using theory of planned behavior (TPB) across two 6-month waves of longitudinal data. METHOD: A representative sample of Canadian mothers (N = 1253) with children aged 5 to 13 years of age completed measures of TPB, support behaviors, and child physical activity. RESULTS: Autoregressive structural equation models showed that intention and perceived behavioral control explained support behaviors, yet child age (inverse relationship) and family income were independent predictors. The three support behaviors explained 19-42 % of the variance in child physical activity between participants, but analyses of change showed much smaller effects. CONCLUSIONS: Mothers' support behaviors are related to perceived child physical activity, but support is dependent on perception of control, child age, and family income.

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)0,003
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 enseignants0,316
Score d'incertitude au seuil0,628

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,179
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations38
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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