Authentic pride promotes training progress : A multilevel approach
Notice bibliographique
Résumé
In performance contexts such as sport and exercise, affect serves as feedback about progress toward important goals. Feelings of authentic pride provide information about success and achievement. Thus, low feelings of pride should signal a lack of progress towards goals and that a change in behaviour is needed. However, the extant literature has primarily focused on average levels of pride rather than fluctuations in pride in regulating behaviour. The purpose of this study was to examine multilevel associations between pride and subsequent training progress. Participants (N = 131, 78% women; Mage = 35.41, SDage = 9.79) were training for a long-distance race and provided weekly self-reports on emotions and training progress. Participants reported their training-specific pride using a state version of the Authentic and Hubristic Pride Scale (AHPS; Tracy & Robins, 2007) and their training progress each week for seven weeks. Multilevel models indicated that training progress was greater following weeks when participants reported lower authentic pride than usual (β = -0.43, p < .001). Findings support that individuals' use their feelings of pride to regulate their behaviour, consistent with the affect-as-information framework and recent findings (Schwarz, 1990; Weidman et al., 2015). Thus, low feelings of pride can be useful in goal-striving insofar as individuals are attuned to their emotions and adjust their behaviours accordingly.Acknowledgments: This research was supported by the Social Sciences and Humanities Research Council of Canada
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».