Metamotivational beliefs about intrinsic and extrinsic motivation.
Notice bibliographique
Résumé
Although intrinsic motivation is often viewed as preferable to more extrinsic forms of motivation, there is evidence that the adaptiveness of these motivational states depends on the nature of the task being completed (e.g., Cerasoli, Nicklin, & Ford, 2014). Specifically, research suggests that intrinsic motivation tends to support better performance on open-ended tasks involving qualitative performance assessment (e.g., creative writing), while extrinsic motivation supports better performance on close-ended tasks involving quantitative performance assessment (e.g., multiple choice). This thesis examined people’s metamotivational beliefs regarding this type of task-motivation fit. Across three studies (N = 854), participants provided beliefs about the usefulness of different types of motivation-regulation strategies: strategies that enhance one’s interest and enjoyment in a task versus strategies that focus on the value associated with task outcomes (both self-relevance strategies and reward strategies). Overall, participants reported that interest-enhancing and self-relevance strategies would be more helpful for open-ended versus close-ended tasks (Studies 1, 2, and 3), whereas reward strategies would be more helpful for close-ended tasks (Studies 2 and 3). These beliefs predicted consequential behavioral choices (Study 2) and task performance (Study 3). Implications for understanding effective self-regulation are discussed.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,004 |
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 ».