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Enregistrement W4233380453 · doi:10.31219/osf.io/f4xdy

Lay Beliefs about Boredom: A Mixed-Methods Investigation

2021· preprint· en· W4233380453 sur OpenAlexaff
Katy Y. Y. Tam, Wijnand A. P. van Tilburg, Christian S. Chan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMind wandering and attention
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBoredomPsychologyConstruct (python library)Social psychologyScale (ratio)Computer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Boredom is a ubiquitous emotion that has strong behavioral and mental health impacts. Research suggests that how people experience and regulate emotion are influenced by their beliefs about it. What lay beliefs about boredom do people have? The present research sought to answer this question using a mixed-methods approach. In Study 1, we conducted a series of individual and focus-group interviews (N = 29) to understand how people evaluate boredom. In Study 2, we developed and validated a 15-item self-report measure, the Boredom Beliefs Scale (BBS), in Hong Kong Chinese (N = 231) and American (N = 498) samples. In Study 3, we examined the scale’s convergent, discriminant, and incremental validity in a British sample (N = 296). We identified three lay boredom beliefs—the extent to which people recognize the functions of boredom (boredom functionality), affectively dislike this emotion (boredom dislike), and believe its experience to be normal (boredom normalcy). The three-factor BBS was demonstrated to be a reliable and valid scale that showed meaningful relationships with measures on emotion beliefs and boredom. Our findings enrich the current literature through introducing a new construct, boredom belief, which has both theoretical and applied significance.

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)0,034
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,179

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0340,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,296 · 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'étudeQualitatif
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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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