MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W332312891

Methodological Dimensions in the Investigation of Personal Goals

2011· article· en· W332312891 sur OpenAlexaboutno aff
Oana Negru‐Subtirica

Notice bibliographique

RevueCognitie, Creier, Comportament · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCareer Development and Diversity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNomothetic and idiographicNormativePsychologyMainstreamSet (abstract data type)Personal developmentInterpretation (philosophy)Applied psychologyManagement scienceSocial psychologyEpistemologyComputer sciencePolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT An ecological approach of personal goals has flourished in the last decades. Research studies gradually take goal structures and processes out of confined and controlled laboratory settings and try to analyze them in the real-life milieu of individuals. The present review critically investigates theoretical and methodological approaches on the appraisal of personal goals. Based on this analysis, implications for research on personal goals are discussed and recommendations for future studies are detailed. KEYWORDS: personal goals, methodology, assessment, development Methodological approaches in the investigation of personal goals encompass a high array of techniques (Baltes & Freund, 2003; Cantor & Blanton, 1996; Cox & Klinger, 2004; Elliot & Friedman, 2007; Emmons, 2003; Freund, 2006; Little, 2007; Riediger, 2007; Salmela-Aro & Nurmi, 2004). They have been mainly developed around the assumption that personal goals are set apart from other goal structures by their increased perceived importance or value for the individual (Austin & Vancouver, 1996). While there is high acceptance of the fact that personal goals are best captured by predominantly idiographic methods, there is less agreement about how these methods can extract information that best discriminates among individuals and more often categories of individuals (Roberts, O'Donnell, & Robins, 2004). When research is focused on exploring individual patterns of personally relevant and subjectively defined goals, a multidimensional approach is appropriate, but the multitude of meanings in formulating each goal, can make their analysis and interpretation somewhat difficult. This is one of the main reasons why mainstream psychological research has often shunned an idiographic analysis of goals, and rather focused on developing normative approaches to investigate goal structures and processes. Hence, the present article critically analyzes multidimensional approaches in the analysis of personal goals, from both a theoretical and a methodological perspective. 1. PERSONAL GOALS FROM A NORMATIVE PERSPECTIVE 1.1. Theory Normative approaches in the study of personal goals rely on developmental requirements specific for a certain age-group. Dwelling on the theoretical approach of human development advanced by Erikson (1968), a series of psychologists like Havighurst (1972), Hagestadt and Neugarten, (1985), Dreher and Oerter (1986), have continued to map age-graded societal driven goals, which individuals pursue on a normative basis. Developmental tasks refer to developmental differences in cultural norms, expectations, rules, and activity patterns. They offer: (a) information about accessible and desired age-specific goals; (b) models for reaching these goals; and (c) normative standards and time-frames for performing the necessary behaviors for achieving these goals (Nurmi, 1991). Developmental tasks are inherently linked to normative life-events, like starting college or getting a first job. They orient the individual toward the future and provide socio-cultural landmarks for an individual's life-span development. Methodological approaches which chart personal goal contents through developmental tasks are guided by the assumption that all individuals pursue a standard set of normative goals contents, and their pursuit is nuanced qualitatively and quantitatively. From a procedural perspective, participants are provided with a list of goals reflecting representative developmental tasks for their age group. They then have to select and / or appraise these tasks in terms of personal relevance, level of achievement emotional valence and so on. This approach controls the content dimension of personal goals, as individuals choose and assess them from a given pool of developmental tasks. Hence, both comparisons between individuals and indexes for statistical reliability can be computed more easily. …

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)0,240
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,319
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,240
Score d'incertitude au seuil0,937

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2400,319
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0100,012
Études des sciences et des technologies0,0030,016
Communication savante0,0110,010
Science ouverte0,0030,009
Intégrité de la recherche0,0020,004
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 Opus0,472
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,107 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCognitie, Creier, ComportamentMême sujetCareer Development and DiversityTravaux en français237 207