The positive side of negative affect: Partial support for Identity Theory
Notice bibliographique
Résumé
As per Identity Theory (Burke & Stets, 2009), individuals have a proclivity to reflect about their behaviour and the extent to which it is consistent with their personal identity meanings. As such, self-reflection can yield negative or positive affect. In particular, negative affect serves a motivational function which helps individuals realign their behaviour with their identity meanings. In the exercise domain, no past research nested in Identity Theory has examined the predictive influence of negative affect on motivational and behavioural outcomes across time. This preliminary study aimed at filing this gap. Data was collected at two time points from 129 university students. We conducted hierarchical regressions to examine whether negative affect predicted exercise intentions (frequency and strength), ? in exercise intentions, exercise at time 2, ? in exercise, and perceptions of identity consistency at time 2 (while controlling for exercise identity, identity-consistency judgment, and past exercise). Negative affect was only a significant predictor of exercise intentions (? = .16, p = .041; ?R 2 = .020) and change in exercise intentions (? = .20; p = .041; ?R 2 = .032). Results partially support the motivational function of negative affect within Identity Theory. However, negative affect did not predict exercise at time 2, ? in exercise across time, and identity consistency at time 2. Musings regarding the role and strength of negative reactive responses are presented. Acknowledgments: Funding from the Social Sciences and Humanities Research Council (SSHRC) is gratefully acknowledged.
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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 | 0,010 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,001 |
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 ».