The many faces of self-control: Tacit assumptions and recommendations to deal with them.
Notice bibliographique
Résumé
The term self-control is broadly used by both researchers and lay people. However, both the term itself and the research on self-control is full of assumptions that are often unexamined and unchallenged. In this paper, we question many assertions and assumptions about self-control that foster confusion and controversy, including the multitude of processes encompassed by the varied uses of the term “self-control.” We describe how these assumptions have caused gaps in the empirical literature, impeded the development of an interdisciplinary knowledge base about self-control, and ultimately slowed scientific progress in this area. Critically, we also present a set of recommendations for conducting research on self-control that would be relevant across theories, areas of inquiry, and disciplines. By bringing these assumptions to light, future research can better focus on issues that are important and foundational but have been relatively neglected by the literature because of their implicit nature. This paper thus raises new avenues for research by highlighting what the field generally assumes but does not test directly.
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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 | 0,097 | 0,133 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,106 |
| Communication savante | 0,019 | 0,051 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,020 | 0,042 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».