MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2980675838 · doi:10.13016/2c4x-zkax

The Development and Validation of a Hierarchical Multiple-Goal Pursuit Model

2019· dissertation· en· W2980675838 sur OpenAlex
Hannah Leigh Samuelson

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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHuman Resource Development and Performance Evaluation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGoal pursuitGoal orientationComputer scienceGoal settingPsychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Individuals are faced with multiple goals in life, at work, and across these realms every day. Organizational psychologists have begun to address how individuals prioritize goals over time using computational modeling and simulation (e.g., Vancouver et al., 2010). However, they have focused on situations in which an individual must neglect one goal to prioritize another with certainty about the consequences of their actions. Further, the impact of higher-level motivations (e.g., values, identities), on more proximal goal choices remains to be incorporated into dynamic theories of goal pursuit. The current project advances this work by developing a hierarchical multiple-goal pursuit model (HMGPM), which proposes a hierarchical goal system based on Kruglanski and colleagues’ (2002) goal systems theory. The HMGPM specifies qualitatively different levels in this system – means, tasks, and distal goals – and describes the mechanism by which they influence one another via instrumentality. A computational model is specified and subsequently simulated in a virtual experiment. Specifically, contexts are examined in which two tasks can be simultaneously pursued or prioritized one over one another under varying goal network structures and means instrumentality certainties. Specific conditions are then replicated in an empirical repeated-measures experiment in which participants act as university advisors and make schedules for hypothetical students. Simulation and lab study results revealed 1) when individuals have multiple tasks, they prefer a multifinal means that simultaneously accomplishes both, 2) when individuals have a single task, a multifinal means may be less appealing despite its instrumentality, and 3) uncertainty may further drive individuals to maximize their overall likelihood of progress using a multifinal means. Comparisons of the simulation and lab study results revealed 1) the process by which individuals choose means may not simply be driven by a utility-maximization rule at each decision point, and 2) individuals may discount a multifinal means’ instrumentality via a different mechanism than previously theorized (e.g., Zhang et al., 2007). In sum, the current project advances our understanding of how individuals make choices between their many possible actions depending those actions’ consequences, and their ability to predict those consequences, for their multiple goals.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,770
Score d'incertitude au seuil0,595

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,298 · 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