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Enregistrement W1896951749 · doi:10.1111/jopy.12229

Obsessive Passion: A Compensatory Response to Unsatisfied Needs

2015· article· en· W1896951749 sur OpenAlexafffund
Daniel Lalande, Robert J. Vallerand, Marc‐André K. Lafrenière, Jérémie Verner‐Filion, François-Albert Laurent, Jacques Forest, Yvan Paquet

Notice bibliographique

RevueJournal of Personality · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueObsessive-Compulsive Spectrum Disorders
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec-Société et Culture
Mots-clésPassionPsychologySocial psychologyPsychoanalysisClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present research investigated the role of two sources of psychological need satisfaction (inside and outside a passionate activity) as determinants of harmonious (HP) and obsessive (OP) passion. Four studies were carried out with different samples of young and middle-aged adults (e.g., athletes, musicians; total N = 648). Different research designs (cross-sectional, mixed, longitudinal) were also used. Results showed that only a rigid engagement in a passionate activity (OP) was predicted by low levels of need satisfaction outside the passionate activity (in an important life context or in life in general), whereas both OP and a more favorable and balanced type of passion, HP were positively predicted by need satisfaction inside the passionate activity. Further, OP led to negative outcomes, and HP predicted positive outcomes. These results suggest that OP may represent a form of compensatory striving for psychological need satisfaction. It appears important to consider two distinct sources of need satisfaction, inside and outside the passionate activity, when investigating determinants of optimal and less optimal forms of activity engagement.

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)0,007
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,299 · 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

Citations190
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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