Self-Efficacy’s Influence on Persistence: Moderating Effect of Performance Feedback Ambiguity
Notice bibliographique
Résumé
The present investigation was designed to test the predictions of a control theory based view of self-regulation on the complex effects of self-efficacy on persistence (Vancouver, 2008). In particular, self-efficacy was expected to positively affect performance in a context where performance feedback never indicated goal achievement. In such a context, goal choice (i.e., whether to abandon the goal or not) is relevant and high self-efficacy individuals were expected to hold out longer. In contrast, when no performance feedback is available, those with high self-efficacy are more likely to believe they achieved the goal more readily, and thus persist less, than those with low self-efficacy. Participants (87 females and 67 males) were manipulated to have either high or low self-efficacy for a task involving hand grip strength by using a confederate who claimed to have overworked their hand (high manipulated self-efficacy) or to be a tennis player (low manipulated self- efficacy). Feedback ambiguity was manipulated by the presence or absence of a physical barrier between the participant and the confederate as they performed. Performance was assessed by length of time an individual could grip at 50% of their maximum grip strength. The results supported the hypothesized interaction of self-efficacy and feedback condition. Moreover, self-efficacy was found to negatively relate to self-reported effort regardless of feedback condition.
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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) | 0,000 | 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 ».