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Enregistrement W3119325546 · doi:10.1177/0956797621989733

A Multisite Preregistered Paradigmatic Test of the Ego-Depletion Effect

2021· review· en· W3119325546 sur OpenAlexaff
Kathleen D. Vohs, Brandon J. Schmeichel, Sophie Lohmann, Quentin F. Gronau, Anna J Finley, Sarah E. Ainsworth, Jessica L. Alquist, Michael D. Baker, Ambra Brizi, Angelica Bunyi, Grant J. Butschek, Collier Campbell, Jonathan Capaldi, Chuting Cau, Heather Chambers, Nikos L. D. Chatzisarantis, Weston J. Christensen, Samuel L. Clay, Jessica Curtis, Valeria De Cristofaro, Kareena del Rosario, Katharina Diel, Yasemin Doğruol, Megan Doi, Tina L. Donaldson, Andreas B. Eder, Mia Ersoff, Julie Eyink, Angelica Falkenstein, Bob M. Fennis, Matthew B. Findley, Eli J. Finkel, Victoria E Forgea, Malte Friese, Paul T. Fuglestad, Natasha E. Garcia-Willingham, Lea F. Geraedts, Will M. Gervais, Mauro Giacomantonio, Bryan Gibson, Karolin Gieseler, Justina Gineikienė, Elana M. Gloger, Carina M. Gobes, María Gago Grande, Martin S. Hagger, Bethany Hartsell, Anthony D. Hermann, Jasper Hidding, Edward R. Hirt, Josh Hodge, Wilhelm Hofmann, Jennifer L. Howell, Robert D. Hutton, Michael Inzlicht, Lily James, Emily Johnson, Hannah L. Johnson, Sarah M. Joyce, Yannick Joye, Jan Helge Kaben, Lara K. Kammrath, Caitlin Kelly, Brian L. Kissell, Sander L. Koole, Anand Krishna, Christine Lam, Kelemen T. Lee, Nick Lee, Dana C. Leighton, David D. Loschelder, Heather M. Maranges, E. J. Masicampo, Kennedy Mazara, Samantha McCarthy, Ian McGregor, Nicole L. Mead, Wendy Berry Mendes, Carine Meslot, Nicholas M. Michalak, Marina Milyavskaya, Akira Miyake, Mehrad Moeini‐Jazani, Mark Muraven, Erin Nakahara, Krishna Patel, John V. Petrocelli, Katja M. Pollak, Mindi Price, Haley Jewel Ramsey, Maximilian Rath, Jacob A. Robertson, Rachael Rockwell, Isabella F. Russ, Marco Salvati, Blair Saunders, Anne Scherer, Astrid Schütz, Kristin N. Schmitt, Suzanne C. Segerstrom, Benjamin Serenka, Konstantyn Sharpinskyi, Meaghan E. Shaw, Janelle Sherman, Yu Song, Nicholas Sosa, Kaitlyn Spillane, Julia G. Stapels, Alec J. Stinnett, Hannah R. Strawser, Kate Sweeny, Dominic Theodore, Karine Tonnu, Yasmijn van Oldenbeuving, Michelle R. vanDellen, Raiza C. Vergara, Jasmine Walker, Christian E. Waugh, Feline Weise, Kaitlyn M. Werner, Craig Wheeler, Rachel A. White, Aaron L. Wichman, Bradford J. Wiggins, Julian Wills, Janie H. Wilson, Eric‐Jan Wagenmakers, Dolores Albarracín

Notice bibliographique

RevuePsychological Science · 2021
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral Health and Interventions
Établissements canadiensYork UniversityUniversity of WaterlooUniversity of TorontoCarleton University
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institute of Mental HealthH2020 European Research CouncilNational Institute on Drug AbuseStichting voor de Technische WetenschappenNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk Onderzoek
Mots-clésPsychologyEgo depletionModerationReplication (statistics)Social psychologyTraitStatistical hypothesis testingDevelopmental psychologySelf-controlStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We conducted a preregistered multilaboratory project ( k = 36; N = 3,531) to assess the size and robustness of ego-depletion effects using a novel replication method, termed the paradigmatic replication approach. Each laboratory implemented one of two procedures that was intended to manipulate self-control and tested performance on a subsequent measure of self-control. Confirmatory tests found a nonsignificant result ( d = 0.06). Confirmatory Bayesian meta-analyses using an informed-prior hypothesis (δ = 0.30, SD = 0.15) found that the data were 4 times more likely under the null than the alternative hypothesis. Hence, preregistered analyses did not find evidence for a depletion effect. Exploratory analyses on the full sample (i.e., ignoring exclusion criteria) found a statistically significant effect ( d = 0.08); Bayesian analyses showed that the data were about equally likely under the null and informed-prior hypotheses. Exploratory moderator tests suggested that the depletion effect was larger for participants who reported more fatigue but was not moderated by trait self-control, willpower beliefs, or action orientation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,072
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,111
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Reproductibilité · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,928
Score d'incertitude au seuil0,383

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0720,111
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,006
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,190
Tête enseignante GPT0,529
Écart entre enseignants0,339 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineReproductibilité
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

Citations216
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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