The Moderating Effect of Performance Feedback and the Mediating Effect of Self‐Set Goals on the Primed Goal‐Performance Relationship
Notice bibliographique
Résumé
The effect of feedback and a self‐set goal on the relationship between a goal primed in the subconscious and performance were examined in three laboratory experiments and one field experiment ( n = 241, 465, 201, 74 respectively), using normative (bogus) and absolute feedback manipulations, and different performance tasks that were coded for both performance quality (i.e. creativity) and quantity. The hypothesis that providing feedback, a moderator in goal setting theory, amplifies the causal effect of a primed goal on performance was supported. Specifically, in experiment 1, participants were randomly assigned to a 2 (prime of effective vs. ineffective performance) × 3 (positive, negative, no feedback) factorial design. The primed goal for effective performance led to higher performance than the negative primed goal. In addition, feedback, regardless of its sign, increased both task and creative performance when a primed goal for effective performance was presented, but did not do so when the goal primed ineffective performance. This effect was replicated in two subsequent laboratory experiments which employed three primed goal conditions (effective/neutral/ineffective). In experiments 2 and 3, a consciously set goal, with no prompting by an experimenter, mediated the relationship between a primed goal and performance when feedback was provided. Experiment 4 provided a conceptual replication in a work setting, involving employees in a customer service department of a large communication company. Finally, a meta‐analysis of these four experiments indicated an average effect size of d = 0.36, 95 per cent CI [0.23, 0.49] with no evidence of heterogeneity across the four experiments. These findings suggest that not only are subconscious goals a foundation for the difficulty level of consciously set goals, but in addition subconscious goals and conscious goals work together in affecting performance.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».