Does self-compassion moderate the relationship between goal importance and anticipated emotion when failing to meet a goal?
Notice bibliographique
Résumé
Emotions have been shown to play an important role in goal pursuit (Carver & Scheier, 1990). Researchers (Neff et al., 2005) have demonstrated that self-compassion moderates emotional reactions after goal failure. However, little research has examined the role of self-compassion on anticipated emotions when failing to reach a goal. Adults (N = 130; Mage = 38.34, SD = 11.42 years) training for a marathon or half-marathon reported goals for the upcoming race, goal importance, anticipated positive and negative emotions when failing to reach the goal, and self-compassion. Separate moderation analyses were conducted using the SPSS macro PROCESS with anticipated emotions estimated from goal importance, self-compassion, and their product. Self-compassion was a significant moderator of the relationship between goal importance and the anticipation of negative emotions (R2adj. = .27; point estimate = -.1793; BC CI = -0.2782 to -0.0804). Simple slope tests revealed a positive association between goal importance and anticipated negative emotions, but goal importance was less strongly related to anticipated negative emotions for high levels of self-compassion (b = .25, p = .006) than for moderate (b = .43, p < .001) or lower levels (b = .61, p < .001). Goal importance (point estimate = -.2299; BC CI = -.3950 to -.0649) and self-compassion (point estimate = .2499; BC CI = .1067 to .3931) were significantly associated with anticipation of positive emotions when failing to reach the goal (R2 = .12, p = .001), with no significant interaction. Based on these findings, self-compassion may promote persistence towards important goals as individuals anticipate experiencing fewer negative emotions if they fail to reach their goal.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 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 ».