Notice bibliographique
Résumé
The proposed research seeks to examine the effectiveness of a novel application of scheduling called an unschedule. In an unschedule, the emphasis is paradoxically on scheduling enjoyable activities before scheduling work. According to the promoter of this method, Neil Fiore (2007), when we neglect to prioritize enjoyable activities, as often happens in traditional scheduling, our workload becomes tedious to the point of procrastinating. In this study, undergraduate participants will begin with a two-week baseline period in which they record the amount of time they spend studying. Participants will then be assigned to one of three conditions: (1) a control group that will employ the traditional method of scheduling their studying first, (2) an unscheduled group that will schedule their fun activities first, and (3) an unscheduled plus 30-minute group that will use unscheduling as well as short 30-minute study sessions (which Fiore also suggests in order to reduce task aversiveness). The hypotheses are that the participants who are in the unscheduled conditions, and especially those in the unscheduled plus 30-minute condition, will increase their time spent studying and report being less distracted by temptations, thereby, decreasing their overall tendency to procrastinate. Discipline: Psychology Honours Faculty Mentor: Dr. Russ Powell
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».