HOW GOAL REPRESENTATIONS MODULATE ASSOCIATIONS BETWEEN EVERYDAY AFFECT AND GOAL PURSUIT AMONG OLDER ADULTS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Individuals differ in the extent to which they represent their goals as hoped-for versus feared states. We examined the role of such goal representations for how everyday affective experiences and goal pursuit are intertwined. When goals are represented as hoped-for states, we expected stronger associations between daily positive affect and goal pursuit. In contrast, when goals are represented as feared states, we expected stronger associations between daily negative affect (particularly fear) and goal pursuit. We used seven days of repeated daily life assessments from 238 older individuals (Age: M = 70.5 years, SD = 5.99, 59-87 years; N = 119 couples). At baseline, participants reported three goals they planned to pursue over the study period and the extent to which each goal referred to something they hoped-for or feared. During the daily life assessments, participants reported their current affective states and momentary goal pursuit (goal engagement and goal progress) three times per day (11 AM, 4 PM, 9 PM). Multilevel analyses regarding participants’ most salient goal provide initial evidence supporting the expected interactions of goal representations on everyday affect–goal pursuit links. Specifically, individuals with a strong hope-focus in their goals engaged in more goal pursuit when positive affect was up than individuals whose goals were low in hope-focus. In contrast, those with feared goals engaged in more goal pursuit when reporting increased fear. Findings are discussed in the context of the possible selves literature. Future analyses will examine lead-lag effects to address the temporal order underlying affect-goal pursuit associations.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».