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Enregistrement W4308522627 · doi:10.1007/s11031-022-09980-z

You have to let go sometimes: advances in understanding goal disengagement

2022· article· en· W4308522627 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueMotivation and Emotion · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGrit, Self-Efficacy, and Motivation
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDisengagement theoryConceptualizationPsychologyEmpirical researchGoal pursuitCognitive psychologySocial psychologyEpistemologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While research on tenacious goal pursuit and persistence has evoked a myriad of research efforts, research on goal disengagement has rather been neglected and has been focusing mainly on positive consequences of individual differences in goal disengagement capacities. In recent years, however, research on goal disengagement has seen an upsurge in studies, specifically addressing the conceptualization of goal disengagement, the processes involved, and factors facilitating or undermining it. However, many questions remain unanswered or only partly answered providing numerous opportunities for further investigation. With this special issue of Motivation and Emotion, we aim to stimulate such progress in research on goal disengagement. To this end, this special issue includes empirical studies with cross-sectional, prospective, longitudinal, and experimental designs with a wide range of personal and experimentally induced goals as well as invited commentaries from scholars across different psychological sub disciplines. In this introductory essay, we provide a brief review of the current state of goal disengagement research. We also provide an overview about the contributions to this special issue with reflections related to the current state of research and areas where further advancement in conceptualization and empirical studies is needed.

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.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,410
Score d'incertitude au seuil0,702

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,252 · 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