Passion for science and the pursuit of scientific studies: The mediating role of rigid and flexible persistence and activity involvement
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a new perspective on persistence and how it relates to passion and outcomes in the field of education. Based on the Dualistic Model of Passion (Vallerand, 2015), we propose the existence of two types of persistence – flexible and rigid that are specific to the activity one is passionate about. Flexible persistence takes origin in harmonious passion and entails pursuing activity goals with an open and broad focus that allows reaching the desired activity goals and outcomes while also attaining other life outcomes. Conversely, rigid persistence takes root mostly in obsessive passion and entails pursuing activity goals with a narrower focus that facilitates reaching some activity goals and outcomes, but not other benefits in life, generally. Results from two cross-sectional studies conducted with postsecondary science students (Study 1, N = 591 and Study 2, N = 198) provided support for this new perspective on persistence. Both types of persistence mediated the relationship between passion for science and academic performance (Studies 1 and 2), which in turn led to intentions to pursue in a scientific field at university (Study 1) and actual applications in STEM (Science, Technology, Engineering, & Mathematics) university programs (Study 2). Additionally, students who persisted flexibly also experienced positive outcomes outside of the school environment in both studies. Theoretical and practical implications of academic persistence are discussed within the perspective of the DMP.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».