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Enregistrement W4280488486 · doi:10.3389/fpsyg.2022.852638

Fixed Intelligence Mindset, Self-Esteem, and Failure-Related Negative Emotions: A Cross-Cultural Mediation Model

2022· article· en· W4280488486 sur OpenAlexaff
Éva Gál, István Tóth‐Király, Gábor Orosz

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEmotional Intelligence and Performance
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMindsetMediationPsychologyStructural equation modelingEmotional intelligenceSelf-esteemSocial psychologyCultural intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A growing body of literature supports that fixed intelligence mindset promotes the emergence of maladaptive emotional reactions, especially when self-threat is imminent. Previous studies have confirmed that in adverse academic situations, students endorsing fixed intelligence mindset experience higher levels of negative emotions, although little is known about the mechanisms through which fixed intelligence mindset exerts its influence. Thus, the present study ( N total = 398) proposed to investigate self-esteem as a mediator of this relationship in two different cultural contexts, in Hungary and the United States. Structural equation modeling revealed that self-esteem fully mediated the relationship between fixed intelligence mindset and negative emotions. Furthermore, results of the invariance testing conferred preliminary evidence for the cross-cultural validity of the mediation model. These findings suggest that, students adhering to fixed intelligence beliefs tend to experience greater self-esteem loss when experiencing academic failure, which leads to higher levels of negative emotions.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,438
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,333 · 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.

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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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