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Enregistrement W2103834847 · doi:10.1111/spc3.12200

Six Questions for the Resource Model of Control (and Some Answers)

2015· article· en· W2103834847 sur OpenAlexafffund
Michael Inzlicht, Elliot T. Berkman

Notice bibliographique

RevueSocial and Personality Psychology Compass · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral Health and Interventions
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseLuonnontieteiden ja Tekniikan Tutkimuksen ToimikuntaNational Institute on AgingNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésEgo depletionConstruct (python library)Resource (disambiguation)PsychologySelf-controlControl (management)Id, ego and super-egoPerceptionSocial psychologySelfCognitive psychologyComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The resource model of self-control casts self-control as a capacity that relies on some limited resource that exhausts with use. The model captured our imagination and brought much-needed attention on an important yet neglected psychological construct. Despite its success, basic issues with the model remain. Here, we ask six questions: (i) Does self-control really wane over time? (ii) Is ego depletion a form of mental fatigue? (iii) What is the resource that is depleted by ego depletion? (iv) How can changes in motivation, perception, and expectations replenish an exhausted resource? (v) Has the revised resource model unwittingly become a model about motivation? (vi) Do self-control exercises increase self-control? By providing some answers to these questions - including conducting a meta-analysis of the self-control training literature - we highlight how the resource model needs to be revised if not supplanted altogether.

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)0,057
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,117
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,300

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0570,117
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0030,032
Communication savante0,0060,031
Science ouverte0,0040,007
Intégrité de la recherche0,0160,022
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,003

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 Opus0,218
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,244 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations180
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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