A Multilab Preregistered Replication of the Ego-Depletion Effect
Notice bibliographique
Résumé
Good self-control has been linked to adaptive outcomes such as better health, cohesive personal relationships, success in the workplace and at school, and less susceptibility to crime and addictions. In contrast, self-control failure is linked to maladaptive outcomes. Understanding the mechanisms by which self-control predicts behavior may assist in promoting better regulation and outcomes. A popular approach to understanding self-control is the strength or resource depletion model. Self-control is conceptualized as a limited resource that becomes depleted after a period of exertion resulting in self-control failure. The model has typically been tested using a sequential-task experimental paradigm, in which people completing an initial self-control task have reduced self-control capacity and poorer performance on a subsequent task, a state known as ego depletion Although a meta-analysis of ego-depletion experiments found a medium-sized effect, subsequent meta-analyses have questioned the size and existence of the effect and identified instances of possible bias. The analyses served as a catalyst for the current Registered Replication Report of the ego-depletion effect. Multiple laboratories (k = 23, total N = 2,141) conducted replications of a standardized ego-depletion protocol based on a sequential-task paradigm by Sripada et al. Meta-analysis of the studies revealed that the size of the ego-depletion effect was small with 95% confidence intervals (CIs) that encompassed zero (d = 0.04, 95% CI [-0.07, 0.15]. We discuss implications of the findings for the ego-depletion effect and the resource depletion model of self-control.
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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 | 0,061 | 0,191 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».