Promouvoir une activité physique régulière chez les patients : l’importance de la perception de l’effort
Bibliographic record
Abstract
L’activité physique est associée à un large éventail de bénéfices pour la santé. Cependant, de nombreux patients n’atteignent pas les niveaux d’activité physique recommandés. À ce jour, les interventions visant à promouvoir l’activité physique chez les patients s’appuient majoritairement sur les modèles de motivation et de santé qui présentent les processus cognitifs comme un déterminant essentiel des comportements. Cependant, les méta-analyses indiquent que ces interventions sont plus efficaces pour modifier les intentions que pour modifier le comportement lui-même. Il est donc nécessaire de développer des interventions ciblant des mécanismes alternatifs. Dans ce sens, de récentes études ont montré qu’une propension automatique à minimiser l’effort perçu pourrait expliquer l’écart entre l’intention d’être actif physiquement et l’engagement effectif dans l’activité physique. Après une présentation du cadre théorique, cet article explique comment l’intégration de la théorie de la minimisation de l’effort dans la prise en charge des patients peut contribuer à promouvoir leur engagement dans une activité physique régulière. Enfin, des pistes et conseils pratiques sont proposés aux professionnels de la santé et de l’activité physique qui ont pour objectif de promouvoir cet engagement.
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 | 0.010 | 0.027 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
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".