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Enregistrement W2917601515 · doi:10.1017/9781316823279.017

Reconceptualizing Intrinsic Motivation

2019· book-chapter· en· W2917601515 sur OpenAlexaff
Barry Schwartz, Amy Wrzesniewski

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2019
Typebook-chapter
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral Health and Interventions
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPleasureRelation (database)PsychologyEpistemologyField (mathematics)Intrinsic motivationPoint (geometry)Social psychologyCognitive psychologySociologyPhilosophyComputer scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a long history of thought and research in the social sciences that views human beings as engaged in entirely instrumental activities in pursuit of goals that typically give them pleasure. This view makes a sharp distinction between "means" and "ends," and treats the relation between means and ends as essentially arbitrary. Forty years of research on "intrinsic motivation" presents a different view, suggesting that some activities are themselves ends. In this chapter, we argue that distinguishing between intrinsic and extrinsic motivation has been important, but that the current understanding of the distinction is not adequate to capture the most important dimensions of difference between these two types of motives. We suggest a modification of the distinction, between activities that are pursued for consequences that bear an intimate relation to the activities themselves, and those that are purely instrumental. We call the former class of activities "internally motivated," and argue that while they are not necessarily pleasurable, they yield lasting effects on well-being that instrumental consequences typically do not. Further, we argue that internally motivated activities differ from intrinsically motivated ones, in which the sheer pleasure of the activity motivates its pursuit. We discuss evidence from both laboratory research and field studies, including a longitudinal study of West Point cadets, in support of our arguments.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,880
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,094
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,202 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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