Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».