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Enregistrement W3202632116 · doi:10.1037/mot0000242

COVID-19 illegal social gatherings: Predicting rule compliance from autonomous and controlled forms of motivation.

2021· article· en· W3202632116 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueMotivation Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMotivation and Self-Concept in Sports
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Compliance (psychology)2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)PsychologySocial psychologyVirologyMedicineInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to identify predictors of rule compliance regarding private gatherings during the 2020 Christmas holidays in the province of Quebec (Canada), where gatherings were ruled as illegal, with few exceptions. We used the self-determination theory framework to predict rule compliance as a function of autonomous, controlled-approach and controlled-avoidance motivations. Moreover, we measured psychological distress among participants as well as anxiety of COVID-19 exposure. Motivation and psychological distress measures were taken a couple of days prior to the holiday period, whereas rule compliance was measured approximately 10 days later, in early January. A total of 1332 individuals filled the first online survey and 627 completed the follow-up measure. The factorial structure of the motivational instrument was supported. Rule compliance was predicted positively by autonomous motivation, but negatively by controlled-avoidance motivation. Controlled approach was not a significant predictor of rule compliance. These results show that approach and avoidance orientations in controlled motivation have distinct predictive power, which has implications for policy-enforcing by governments. (PsycInfo Database Record (c) 2021 APA, all rights reserved)

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,273 · 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