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Enregistrement W4200089008 · doi:10.31234/osf.io/f7epj

Difficulty-as-improvement: The courage to keep going in the face of life’s difficulties

2021· preprint· en· W4200089008 sur OpenAlexaboutno aff
Veronica X. Yan, Daphna Oyserman, Gülnaz Kiper, Mohammad Atari

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLeadership, Courage, and Heroism Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHarvard UniversityJohn Templeton Foundation
Mots-clésMindsetImpossibilityFace (sociological concept)KarmaCourageTask (project management)PsychologyPerspective (graphical)Identity (music)RecallChinaSocial psychologySociologyAestheticsCognitive psychologyEpistemologyPolitical scienceHistorySocial scienceLawComputer scienceManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When a task or goal is hard to think about or do, people can infer that it is a waste of their time (difficulty-as-impossibility) or valuable to them (difficulty-as-importance). Separate from chosen tasks and goals, life can present unchosen difficulties. Building on identity-based motivation theory, people can see these as opportunities for self-betterment (difficulty-as-improvement). People use this language when they recall or communicate about difficulties (autobiographical memories, Study 1; “Common Crawl” corpus, Study 2). Our difficulty mindset measures are culture-general (Australia, Canada, China, India, Iran, New Zealand, Turkey, the U.S., Studies 3-15, N = 3,532). People in WEIRD-er countries slightly agree with difficulty-as-improvement. Religious, spiritual, conservative people, believers in karma and a just world, and people from less-WEIRD countries score higher. People who endorse difficulty-as-importance see themselves as conscientious, virtuous, and leading lives of purpose. So do endorsers of difficulty-as-improvement –who also see themselves as optimists (all scores lower for difficulty-as-impossibility endorsers).

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,268 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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