Wer wird wie zu körperlicher Aktivität motiviert? Eine theoriegeleitete Untersuchung von Menschen mit Typ 2 Diabetes
Bibliographic record
Abstract
Körperliche Bewegung ist Bestandteil erfolgreichen Diabetesmanagements. Jedoch sind viele Menschen nicht ausreichend aktiv. Sozialkognitive Theorien beschreiben, welche Einflüsse begünstigen, dass Menschen eine Absicht bilden aktiv zu werden und wie Absichten erfolgreich in die Tat umgesetzt werden. Solch ein Modell ist der Health Action Process Approach (HAPA; Schwarzer, 1992), der in der vorliegenden Untersuchung überprüft wurde. Es wurde getestet, ob körperliche Aktivität und Intentionsbildung vorhergesagt wird durch Selbstwirksamkeitserwartung (SWE), Ergebniserwartung (EE) und Risikowahrnehmung (RW) und dies abhängig von Absichten und bisherigen Erfahrungen der Personen. In einer Längsschnittuntersuchung wurden 1193 Erwachsenen mit Typ 2 Diabetes befragt: Stadium, SWE, EE, RW, Intention und Planung wurden zu t1 gemessen, sechs Monate später (t2) die körperliche Aktivität. Zur Testung des spezifischen Zusammenspiels der Prädiktoren zur Vorhersage von Verhalten wurden Gruppenvergleiche (MANOVA/SPSS) und Mehrguppen-Sturkturgleichungsmodelle (MSEM/AMOS) gerechnet. Personen, die noch keine Absicht hatten, regelmäßig körperlich aktiv zu sein, trauen sich dies auch weniger zu (M=2,4) als diejenigen, die diese Absicht schon hatten aber noch inaktiv sind (M=2,9) und Personen, die schon ausreichend aktiv waren (M=3,5). Diejenigen ohne Absicht nahmen weniger Gesundheitsrisiken wahr (M=4,5) als die beiden anderen Gruppen (M=4,8). In den MSEM zeigte sich, dass die Faktorinterkorrelationen gleich und die Pfade unterschiedlich in den Gruppen waren. Die SWE half nur Personen, die schon eine Absicht hatten, ihr Sporttreiben konkret zu planen (beta=.11-.23). Ferner waren nur diejenigen, die schon aktiv gewesen waren, 6 Monate später aktiver, wenn sie sich selbstwirksamer fühlten (beta=.22). Die Befunde stützen das HAPA Modell, auf dessen Grundlage Maßnahmen zur Aktivitätsförderung für Menschen mit Typ 2 Diabetes effektiver gestaltet werden können. Dazu sollte zuerst Absichten und bisherigen Erfahrungen festgestellt und dann die Maßnahme darauf maßgeschneidert werden.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.011 | 0.026 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".