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Enregistrement W1939926715 · doi:10.1002/per.1851

Sex, Education and Procrastination: An Epidemiological Study of Procrastinators’ Characteristics from A Global Sample

2012· article· en· W1939926715 sur OpenAlexaff
Piers Steel, Joseph R. Ferrari

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Personality · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePerfectionism, Procrastination, Anxiety Studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProcrastinationPsychologyMarital statusNationalityDevelopmental psychologySample (material)Social psychologyDemographyPopulationSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Procrastination is a common form of self–regulatory failure with substantive connections to lower levels of health, wealth and well–being. Conducting an epidemiological study, we determined the characteristics of prototypical procrastinators from a global sample based on several relevant self–reported demographic variables. Using an internet sampling strategy, we surveyed 16 413 English–speaking adults (58.3% women; 41.7% men: M age = 38.3 years, SD = 14), specifically on the variables of sex, age, marital status, family size, education, community location, and national origin. Almost all the results were statistically significant because of our large sample size. However, procrastination tendencies were most prominently associated with sex, age, marital status, education and nationality. Procrastinators tended to be young, single men with less education, residing in countries with lower levels of self–discipline. Notably, procrastination mediated the relationship between sex and education, providing further support that men are lagging behind women academically because of lower self–regulatory skills. Given procrastination's connection with a variety of societal ailments (e.g. excessive debt, delayed medical treatment), identifying risk factors and at risk populations should be helpful for directing preventative public policy. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,300 · 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

Citations342
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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