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Enregistrement W2019928110 · doi:10.1111/j.1467-6494.2008.00519.x

Autonomous Motivation, Controlled Motivation, and Goal Progress

2008· article· en· W2019928110 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Personality · 2008
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMotivation and Self-Concept in Sports
Établissements canadiensUniversity of OttawaMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyGoal theoryGoal pursuitGoal settingGoal orientationSelf-determination theoryIntrinsic motivationRelation (database)Social psychologyAutonomyComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although the self-concordance of goals has been repeatedly shown to predict better goal progress, recent research suggests potential problems with aggregating autonomous and controlled motivations to form a summary index of self-concordance (Judge, Bono, Erez, & Locke, 2005). The purpose of the present investigation was to further examine the relations among autonomous motivation, controlled motivation, and goal progress to determine the relative importance of autonomous motivation and controlled motivation in the pursuit of personal goals. The results of three studies and a meta-analysis indicated that autonomous motivation was substantially related to goal progress whereas controlled motivation was not. Additionally, the relation of autonomous motivation to goal progress was shown to involve implementation planning. Together, the three studies highlight the importance for goal setters of having autonomous motivation and developing implementation plans, especially ones formulated in terms of approach strategies rather than avoidance strategies. The present research suggests that individuals pursuing goals should focus relatively greater attention on enhancing their autonomous motivation rather than reducing their controlled motivation.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,264 · 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