Managing motivational conflict: How self-esteem and executive resources influence self-regulatory responses to risk.
Notice bibliographique
Résumé
This article explores how self-esteem and executive resources interact to determine responses to motivational conflict. One correlational and 3 experimental studies investigated the hypothesis that high and low self-esteem people undertake different self-regulatory strategies in "risky" situations that afford opportunity to pursue competing goals and that carrying out these strategies requires executive resources. When such resources are available, high self-esteem people respond to risk by prioritizing and pursuing approach goals, whereas low self-esteem people prioritize avoidance goals. However, self-esteem does not influence responses to risk when executive resources are impaired. In these studies, risk was operationalized by exposing participants to a relationship threat (Studies 1 and 2), by using participants' self-reported marital conflict (Study 3), and by threatening academic competence (Study 4). Executive resources were operationalized as cognitive load (Studies 1 and 2), working memory capacity (Study 3), and resource depletion (Study 4). When executive resources were ample, high self-esteem people responded to interpersonal risk by making more positive relationship evaluations (Studies 1, 2, and 3) and making more risky social comparisons following a personal failure (Study 4) than did low self-esteem people. Self-esteem did not predict participants' responses when executive resources were impaired or when risk was absent. The regulatory function of self-esteem may be more resource-dependent than has been previously theorized.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».