The Psychology of Procrastination: How We Create Categories of the Future
Notice bibliographique
Résumé
Paying bills, filling out forms, completing class assignments, or submitting grant proposals – we all have the tendency to procrastinate. We may engage in trivial activities such as watching TV shows, playing video games, or chatting for an hour and risk missing important deadlines by putting off tasks that are essential for our financial and professional security. Not all humans are equally prone to procrastination, and a recent study suggests that this may in part be due to the fact that the tendency to procrastinate has a genetic underpinning. (2) Yet even an individual with a given genetic makeup can exhibit a significant variability in the extent of procrastination. A person may sometimes delay initiating and completing tasks, whereas at other times that same person will immediately tackle the same type of tasks even under the same constraints of time and resources. \n\nA fully rational approach to task completion would involve creating a priority list of tasks based on a composite score of task importance and the remaining time until the deadline. The most important task with the most proximate deadline would have to be tackled first, and the lowest priority task with the furthest deadline last. This sounds great in theory, but it is quite difficult to implement. A substantial amount of research has been conducted (3) to understand how our moods, distractability, and impulsivity can undermine the best-laid plans for timely task initiation and completion. The recent research article The Categorization of Time and Its Impact on Task Initiation (4) by the researchers Yanping Tu (University of Chicago) and Dilip Soman (University of Toronto) investigates a rather different and novel angle in the psychology of procrastination: our perception of the future.
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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 | 0,010 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,047 |
| Communication savante | 0,020 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».