Self-determination, self-regulation, and the brain: Autonomy improves performance by enhancing neuroaffective responsiveness to self-regulation failure.
Notice bibliographique
Résumé
The importance of autonomous motivation in improving self-regulation has been a focal topic of motivation research for almost 3 decades. Despite this extensive research, however, there has not yet been a mechanistic account of how autonomous motivation works to boost self-regulatory functioning. To address this issue, we examined the role of autonomy in 2 basic self-regulation tasks while recording a neural signal of self-regulation failure (i.e., the error-related negativity; ERN). Based on the notion that autonomy improves self-regulation, we anticipated that autonomous motivation would enhance neuroaffective responsiveness to self-regulatory failure and thus improve performance relative to controlled motivation. In Study 1 (N = 43), we found that trait autonomy was positively associated with self-regulatory performance and that this effect was mediated by increased brain-based sensitivity to self-regulation failure, as demonstrated by a larger ERN. Study 2 (N = 55) replicated and extended this pattern using an experimental manipulation of autonomy; when autonomous motivation was contextually supported, task performance increased relative to those for whom autonomy was undermined and those in a neutral condition. In addition, this effect was mediated by both increased perceptions of autonomy and larger ERN amplitudes. These findings offer deeper insight into the links among motivational orientation, brain-based performance monitoring, and self-regulation.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».