Saying “no” to temptation: Want-to motivation improves self-regulation by reducing temptation rather than by increasing self-control.
Notice bibliographique
Résumé
Self-regulation has been conceptualized as the interplay between controlled and impulsive processes; however, most research has focused on the controlled side (i.e., effortful self-control). The present studies focus on the effects of motivation on impulsive processes, including automatic preferences for goal-disruptive stimuli and subjective reports of temptations and obstacles, contrasting them with effects on controlled processes. This is done by examining people's implicit affective reactions in the face of goal-disruptive "temptations" (Studies 1 and 2), subjective reports of obstacles (Studies 2 and 3) and expended effort (Study 3), as well as experiences of desires and self-control in real-time using experience sampling (Study 4). Across these multiple methods, results show that want-to motivation results in decreased impulsive attraction to goal-disruptive temptations and is related to encountering fewer obstacles in the process of goal pursuit. This, in turn, explains why want-to goals are more likely to be attained. Have-to motivation, on the other hand, was unrelated to people's automatic reactions to temptation cues but related to greater subjective perceptions of obstacles and tempting desires. The discussion focuses on the implications of these findings for self-regulation and motivation.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».