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Enregistrement W4230387541 · doi:10.31234/osf.io/yq2j7

Motivation and self-regulation: The role of want-to motivation in the processes underlying self-regulation and self-control

2018· preprint· en· W4230387541 sur OpenAlexaff
Kaitlyn M. Werner, Marina Milyavskaya

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral Health and Interventions
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSelf-controlPerspective (graphical)Goal pursuitPsychologyFunction (biology)Control (management)Process (computing)Social psychologyCognitive psychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research on self-regulation has largely focused on the idea of effortful self-control, which assumes that exerting willpower will lead to greater success. However, in recent years, research has challenged this perspective and instead proposes that effortless self-regulation is more adaptive for long-term goal pursuit. Taking into consideration the burgeoning literature on effortless self-regulation, here we propose that motivation – or the reasons why we pursue our goals – plays an integral role in this process. The objective of the present paper is thus to highlight how motivation can play a role in how self-regulation unfolds. Specifically, we propose that pursuing goals because you want-to (vs. have-to) is associated with better goal attainment as a function of experiencing less temptations and obstacles. While the reason why want-to motivation relates to experiencing fewer obstacles has yet to be thoroughly explored, here we propose some potential mechanisms drawing from recent research on self-regulation. We also provide recommendations for future research, highlighting the importance of considering motivation in the study of self-regulatory processes.

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 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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,180
Score d'incertitude au seuil0,737

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,297 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations17
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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