Reappraising stress arousal improves affective, neuroendocrine, and academic performance outcomes in community college classrooms.
Notice bibliographique
Résumé
The field experiment presented here applied a stress regulation technique to optimize affective and neuroendocrine responses and improve academic and psychological outcomes in an evaluative academic context. Community college students (N = 339) were randomly assigned to stress reappraisal or active control conditions immediately before taking their second in-class exam. Whereas stress is typically perceived as having negative effects, stress reappraisal informs individuals about the functional benefits of stress and is hypothesized to reduce threat appraisals, and subsequently, improve downstream outcomes. Multilevel models indicated that compared with controls, reappraising stress led to less math evaluation anxiety, lower threat appraisals, more adaptive neuroendocrine responses (lower cortisol and higher testosterone levels on testing days relative to baseline), and higher scores on Exam 2 and on a subsequent Exam 3. Reappraisal students also persisted in their courses at a higher rate than controls. Targeted mediation models suggested stress appraisals partially mediated effects of reappraisal. Notably, procrastination and performance approach goals (measured between exams) partially mediated lagged effects of reappraisal on subsequent performance. Implications for the stress, emotion regulation, and mindsets literatures are discussed. Moreover, alleviating negative effects of acute stress in community college students, a substantial but understudied population, has potentially important applied implications. (PsycInfo Database Record (c) 2022 APA, all rights reserved).
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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) | 0,001 | 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 | 0,002 |
| 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 ».