More Effort, Less Fatigue: The Role of Interest in Increasing Effort and Reducing Mental Fatigue
Notice bibliographique
Résumé
People generally prefer easier over more difficult mental tasks. Using two different adaptations of a demand selection task, we show that interest can influence this effect, such that participants choose options with a higher cognitive workload. Interest was also associated with lower feelings of fatigue. In two studies, participants ( N = 63 and N = 158) repeatedly made a choice between completing a difficult or easy math problem. Results show that liking math predicts choosing more difficult (vs. easy) math problems (even after controlling for perceived math skill). Two additional studies used the Academic Diligence Task ( Galla et al., 2014 ), where high school students ( N = 447 and N = 884) could toggle between a math task and playing a video game/watching videos. In these studies, we again find that math interest relates to greater proportion of time spent on the math problems. Three of these four studies also examined perceived fatigue, finding that interest relates to lower fatigue. An internal meta-analysis of the four studies finds a small but robust effect of interest on both the willingness to exert greater effort and the experience of less fatigue (despite engaging in more effort).
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».