Academic Procrastination in Two Settings: Motivation Correlates, Behavioral Patterns, and Negative Impact of Procrastination in Canada and Singapore
Notice bibliographique
Résumé
Two studies are reported examining academic procrastination and motivation in 1,145 university students from Canada and Singapore. In Study 1, relationships between procrastination and motivation variables were found to be similar across contexts, with self‐efficacy for self‐regulated learning most strongly associated with procrastination in both contexts. In Study 2, patterns of procrastinating behavior and the negative impact of procrastination were examined and compared in Canadian and Singaporean undergraduates. Participants in both contexts reported writing to be the academic task most prone to procrastination. More Singaporeans than Canadians were classified as negative procrastinators (i.e. rated procrastination as a negative influence on academic functioning). In both contexts, negative procrastinators spent more time procrastinating than neutral procrastinators and displayed lower self‐efficacy for self‐regulated learning. On décrit deux recherches portant sur la motivation et la procrastination universitaire (tendance à remettre au lendemain) de 1145 étudiants du Canada et de Singapour. Dans la première étude, les relations entre la motivation et la procrastination sont apparues être analogues dans les deux pays, la variable la plus fortement associéà la procrastination étant l'auto‐efficience pour l'apprentissage autorégulé. Dans la deuxième étude, les schémas comportementaux de procrastination et son impact négatif ont été analysés et comparés chez les étudiants de 1° cycle canadiens et singapouriens. Les sujets des deux pays ont mentionné la rédaction comme étant la tâche universitaire la plus soumise à la procrastination. Davantage de Singapouriens que de Canadiens été classés en procrastinateurs négatifs (c'est‐à‐dire que la procrastination est considérée comme étant un handicap pour les études). Dans les deux cas, les procrastinateurs négatifs gaspillaient plus de temps que les procrastinateurs neutres et manifestaient une moindre auto‐efficience pour l'apprentissage autorégulé.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».