Motivations for personal financial management: A Self-Determination Theory perspective
Notice bibliographique
Résumé
Financial knowledge and sound financial decision making are now broadly recognized to be important determinants of both personal and societal prosperity, but research has yet to examine how distinct qualities of motivation may be associated with the way people manage their money. In two studies we applied the framework of Self-Determination Theory (SDT) to examine people's autonomous (volitional) and controlled (pressured) motivation for understanding and managing their finances, as well as their amotivation (lack of motivation) for doing so, and the differential associations these motives have with financial knowledge and financial well-being. American participants (Study 1, N = 516; Study 2, N = 534) completed detailed demographic surveys and questionnaires assessing the financial variables of interest. As hypothesized, SDT's motivational constructs were associated with financial outcomes over and above participants' age, gender, income, household wealth, and educational attainment. Autonomous motivation was positively associated with a host of positive financial behaviors and characteristics (e.g., saving/investing and financial self-efficacy, well-being, and self-awareness). Controlled motivation was negatively associated with financial well-being. Amotivation was positively associated with overspending and negatively associated with financial self-efficacy and well-being. These findings support the relevance of SDT's framework in this domain and suggest that interventions aimed at promoting financial knowledge and wellness may benefit by adopting evidence-supported strategies for optimizing more autonomous motivations and addressing amotivations.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».