Reported self-control is not meaningfully associated with inhibition-related executive function: A Bayesian analysis
Notice bibliographique
Résumé
Self-control is assessed using a remarkable array of measures. In a series of five data-sets (overall N = 2,641) and a mini meta-analysis, we explored the association between canonical operationalisations of self-control: The Self-Control Scale and two measures of inhibition-related executive functioning (the Stroop and Flanker paradigms). Overall, Bayesian correlational analyses suggested little-to-no relationship between self-reported self-control and performance on the Stroop and Flanker tasks. The Bayesian meta-analytical summary of all five data-sets further favoured a null relationship between both types of measurement. These results suggest that the field’s most widely used measure of self-reported self-control is uncorrelated with two of the most widely adopted executive functioning measures of self-control. Consequently, theoretical and practical conclusions drawn using one measure (e.g., the Self-Control Scale) cannot be generalised to findings using the other (e.g., the Stroop task). The lack of empirical correlation between measures of self-control do not invalidate either measure, but instead suggest that treatments of the construct of self-control need to pay greater attention to convergent validity among the many measures used to operationalize self-control.
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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 | 0,145 | 0,247 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,017 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».