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Enregistrement W3005613942 · doi:10.1037/pspa0000186

So difficult to smile: Why unhappy people avoid enjoyable activities.

2020· article· en· W3005613942 sur OpenAlexaff
Hao Shen, Aparna A. Labroo, Robert S. Wyer

Notice bibliographique

RevueJournal of Personality and Social Psychology · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Research Topics
Établissements canadiensKellogg's (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyFeelingPsycINFOMoodExpression (computer science)MetacognitionSocial psychologyAffect (linguistics)Facial expressionCognitionCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Engaging in an enjoyable activity is often effective in reducing or eliminating a negative mood. However, imagining this activity before deciding whether to perform it can decrease unhappy people's willingness to engage in it. The facial expression that accompanies a negative mood (and the muscles activated by the expression) can conflict with the expression that is elicited by imagining the performance of an enjoyable activity, evoking subjective feelings of difficulty of imagining it. Unhappy people misattribute these feelings of difficulty to the enjoyable activity itself, decreasing their desire to engage in the activity. The effects of metacognitive difficulty are eliminated when (a) unhappy people attribute difficulty to something other than the enjoyable activity and (b) focus their attention on the outcome of the activity rather than the process of engaging in it. Moreover, when an irrelevant factor activates smile-related features while performing the activity, the experience of difficulty is attenuated and its effect on aversion to the activity is not apparent. In contrast, unhappy people also find it easy to imagine an unenjoyable activity and consequently evaluate it more favorably after imagining it. Seven studies demonstrated the role of these metacognitive experiences and their implications for research on affect regulation. (PsycInfo Database Record (c) 2020 APA, all rights reserved).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,287
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,327 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations8
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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