Stop your passion! The role of passion dimensions and activity control in responses to passion-threatening messages among passionate runners
Notice bibliographique
Résumé
People devote a substantial amount of time and energy toward the pursuit of their passions in life. But what happens when people learn new information arguing that they need to stop pursuing their passion altogether? Relying on the dualistic model of passion (Vallerand, 2015), we tested if evaluations of these types of passion-threatening messages depended on the extent to which a passion was harmonious, which entails a self-concordant relationship with an activity that is integrated with the rest of one's life, or obsessive, which emerges when an activity overwhelms the self and is pursued even at the expense of other life domains. We also tested if the relationship between passion dimensions and message evaluation was affected by one's sense of control over activity engagement. We recruited passionate runners (n = 349) to complete an experimental study in which they reported levels of harmonious and obsessive passion for running, were randomly assigned to either read or not read a message emphasizing that people do not have control over the passions they pursue, and then read and evaluated several novel arguments for why they should stop running. We found that harmonious passion, but not obsessive passion, predicted more negative evaluations of the arguments, and that this effect was significantly attenuated in the no activity-control condition. Although previous research has linked obsessive passion with defensive behaviour, these results identify a context in which harmonious passion predicts defensive responses, and highlight the role of activity choice in explaining this relationship.Acknowledgments: 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 | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».