Balanced Scheduling to Reduce Procrastination: Can Scheduling Enjoyable Activities Increase Productivity and Satisfaction?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The present research examined the effectiveness of a novel scheduling application in which the emphasis is paradoxically on scheduling leisure activities before scheduling work activities. According to the developer of this method, when we neglect to prioritize leisure activities, work activities can become tedious to the point that we begin to procrastinate. To assess this possibility, undergraduate students (n = 27) completed a two-week baseline of their study activities, during which they recorded both the duration and satisfaction level of each study session. This was followed by a four-week intervention in which the participants were randomly assigned to one of two conditions: (1) a traditional scheduling condition in which they scheduled their study activities for the coming week, and (2) a balanced scheduling condition in which they scheduled their leisure activities first and study activities second. We found no significant difference between the traditional scheduling and balanced scheduling groups in either study duration or satisfaction. For the combined group, however, we did find an overall effect of scheduling, with improvements from baseline to treatment in study duration (p < .001) and study satisfaction (marginally significant, p = .07), as well as an overall decrease in scores from pre-study to post-study on a standardized measure of academic procrastination (p = .01). These findings suggest that weekly scheduling, regardless of whether it includes scheduling one's leisure activities, may be an effective intervention for improving students' study behaviour and reducing procrastination. Limitations of the study include a small sample size and lack of appropriate controls for possible confounds. Discipline: Psychology (Honours) Faculty Mentor: Dr. Russ Powell
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle