Perceptions of Control Influence Feelings of Boredom
Notice bibliographique
Résumé
Conditions of low and high perceived control often lead to boredom, albeit for different reasons. Whereas, high perceived control may be experienced as boring because the situation lacks challenge, low perceived control may be experienced as boring because the situation precludes effective engagement. In two experiments we test this proposed quadratic relationship. In the first experiment we had participants play different versions of the children's game “rock-paper-scissors” in which they arbitrarily won (intended to maximize feelings of control) or lost (to induce feelings of low control). Despite having only dichotomous conditions, participants reported experiencing a broad range of levels of perceived control. Consistent with our predictions, boredom was highest at low and high levels of perceived control (i.e., a quadratic relation between perceived control and felt boredom). Experiment 2 tested the notion that the mere prospect of gaining control may mitigate boredom. Participants given to believe (erroneously) that they could gain control over the game of rock, paper, scissors were less bored than those who believed there was no possibility of winning at greater than chance levels. This suggests that beliefs concerning prospective control, rather than a given level of perceived control per se , may predict engagement and boredom.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».