From Task Avoidance to Task Engagement: A Project-Analytic Perspective on the Role of Mood-Repair, Irrational Beliefs and Preference Reversal in Procrastination
Notice bibliographique
Résumé
The goal of this research is to examine self-regulation failure in procrastination through affect (i.e., mood-repair process) and maladaptive cognitions (i.e., irrational beliefs).Using Personal Project Analysis (PPA), specific affective and cognitive dimensions of PPA were selected from previous studies to examine mood-repair process and irrational beliefs.My dissertation research consisted of six studies that were quantitative (selfreport questionnaires) and qualitative (interviews) in nature.In the first two studies, I examined the underlying factors of emotions associated with procrastination using a principal component analysis (Study 1a) and a confirmatory factor analysis (Study 1b).Results revealed a 3-factor solution consisting of a single factor of positive affect (e.g., happy, content), and two factors of negative emotions namely frustration intolerance (e.g., frustration, resentment) and fear of failure (e.g., stress, fear of failure).Using these three factors of emotions, I examined two time segments of procrastination in the subsequent studies -the procrastination episodes (i.e., episodes when they needlessly delayed their academic task) and the last-minute effort episodes (i.e., episodes when they started working on their academic task).In Study 2, I took a dual-process perspective to examine the interplay of emotions and cognitions during the procrastination episodes. Results of the quantitative (Study 2a) and qualitative (Study 2b) revealed strong supportfor the temporal mood-repair model of procrastination, and the idea that mood-repair and irrational justifications is associated with the delay of academic tasks.In Study 3, I investigated preference reversal, that is, why students move from not taking actions on their academic task during the procrastination episodes to taking actions near the deadlines, through the lens of emotions.Results of the quantitative (Study 3a) and v Table of Contents Abstract………………………………………………………………………… ii Acknowledgement……………………………………………………………... iv Table of contents……………………………………………………………….. v List of Figures………………………………………………………………….. xi List of Tables…………………………………………………………………… xiv List of Appendices……………………………………………………………... xviii Introduction……………………………………………………………………..
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,008 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».