Academic Procrastination: Psychological Antecedents Revisited
Notice bibliographique
Résumé
ObjectiveTaking Beswick, Rothblum, and Mann's seminal paper on academic procrastination as a starting point, we provide an updated review of academic procrastination and consolidate this knowledge with a procrastination typology. The goal of our study was to show that while the degree of procrastination is largely contingent on the trait of conscientiousness, the other four major personality traits determine how procrastination manifests. According to implications of need theory, we operationalised these four traits by the reasons students gave and the activities students pursued while procrastinating.MethodParticipants were 167 students of an undergraduate introductory psychology course. It was designed as a self‐directed computerised course enabled considerable amounts of procrastination. Students filled out a Big Five Inventory and wrote a short essay detailing: (a) what reason they saw as causing them to procrastinate, and (b) what activities they pursued while procrastinating. The reasons and activities were coded according to their fit to the personality traits.ResultsConscientiousness and its facets were the strongest correlates with procrastination. Moreover, in regression analyses, the other personality traits did not incrementally predict procrastination. However, the reasons ascribed to procrastination and the off‐task activities pursued reflected the other personality traits.ConclusionWhile conscientiousness is the core for all procrastination types, the other personality traits determine its phenomenology. Thus, the prominent understanding of a neurotic procrastinator might be misleading for research and practice. In fact, counsellors need to first address the conscientiousness core of procrastination and then match the subsequent interventions to the specific procrastination type.
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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 | 0,005 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».