Psychological Well-Being and Its Relationships with Active and Passive Procrastination
Notice bibliographique
Résumé
Procrastination affects many people and impacts overall effectiveness of individuals and organisations. While some studies have examined the correlates of procrastination in terms of impacts on well-being (including depression and anxiety) and on performance, few studies have examined procrastination as a dichotomous construct, with most seeing procrastination as unifactorial. One such study defining procrastination as dichotomous was that of Chu and Choi (2005). The current study examines how psychological well-being is related to the concepts of active procrastination and passive (traditional) procrastination. Active and passive procrastination are related insignificantly to each other (we are not dealing with one dimension); but what would be the relationships among psychological well-being, active procrastination and passive procrastination? The different forms of procrastination may have different relationships to well-being and research is scarce; and further, treatment processes for avoiding the negative effects of procrastination should be tailored to the different forms of procrastination. It was hypothesised that psychological well-being would be related positively to active procrastination and negatively to passive procrastination. To answer this question, 152 university students aged between 18 and 54, mean age of 23.3 (SD = 18) completed the Active Procrastination Scale, the Passive Procrastination Scale, and Ryff’s Scales of Psychological Well-Being. Standard multiple regression was used, linking psychological well-being, age, gender, active and passive procrastination. The findings show active and passive procrastination are in fact separate constructs and need to be treated differently. Being an active procrastinator can be a sign of healthy well-being.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».