MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2176336658

Priming Memories: Effects on Motivation and Confidence

2015· article· en· W2176336658 sur OpenAlexaboutno aff
Leanna De Lucia

Notice bibliographique

RevueScholarship@Western (Western University) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory Processes and Influences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnagramsPsychologyTask (project management)Priming (agriculture)Confidence intervalAnagramSocial psychologySelf-confidenceDevelopmental psychologyStatistics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous research has indicated that increasing self-esteem before an exam actually hinders ones performance (Forsyth et al., 2007). Furthermore, Woodman, Akehurst, Hardy & Beattie (2010) have indicated that when one’s self-confidence is decreased, on-task effort is increased. The purpose of the current study was to determine if priming an individual’s memory of an academic success or failure would alter ones confidence and motivation to complete a task. Specifically, it was assumed that individual’s who are primed of a past academic failure would have lower confidence going into a task, but show greater motivation in completing a task. Conversely, those who are primed of a past academic success will have high confidence going into a task but low motivation in completing the task. The task at hand was completing as many easy or hard anagrams as one liked. Thirty-two participants attending the University of Western Ontario and its affiliates participated in thestudy. When analyzing participants’ motivation, the findings although not significant, did indicate a trend in the predicted direction. Whereby, participants spent more time and completed more anagrams in the failure/hard condition than in the success/hard condition. However, the results indicated no significant difference in participants’ self-confidence ratings between primed conditions, thus refuting the original hypothesis that confidence would be lower when participants were asked to think of a past academic failure in comparison to when participants were asked to think of a past academic success. The implications of these findings are discussed.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,509
Score d'incertitude au seuil0,968

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,200
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,137 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScholarship@Western (Western University)Même sujetMemory Processes and InfluencesTravaux en français237 207