Toward an Integration of Goal Setting Theory and the Automaticity Model
Notice bibliographique
Résumé
Two laboratory experiments were conducted to assess the extent to which goal setting theory explains the effects of goals that are primed in the subconscious on task performance. The first experiment examined the effect on performance of three primes that connote the difficulty levels of a goal in the subconscious. Participants ( n = 91) were randomly assigned to one of three conditions where they were primed with either a photograph of a person lifting 20 pounds (easy goal), 200 pounds (moderately difficult goal), or 400 pounds (difficult goal). Following a filler task, participants were asked to “press as hard as you can” on a digital weight scale. Participants who were primed with the difficult goal exerted more effort than those who were primed with the moderate or easy goal. The second experiment examined whether choice of goal difficulty level can be primed. Participants ( n = 133) were randomly assigned to one of two conditions. Those primed with a difficult goal consciously chose to set a more difficult goal on a brainstorming task than those who were primed with an easier goal. Similarly, their performance was significantly higher. Conscientiousness moderated the subconscious goal–performance relationship while the self‐set conscious goal partially mediated the subconscious goal–performance relationship.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».