Self-efficacy and alcohol consumption: Are efficacy measures confounded with motivation?
Notice bibliographique
Résumé
Recent research has suggested self-efficacy measures (i.e., I can) are confounded with motivation (i.e., I will). The study tested whether two measurement conditions can disentangle motivation from self-efficacy in relation to alcohol consumption. Specifically, the study compared a standard self-efficacy measurement condition with a motivation held constant (i.e., including “If I really wanted to” in self-efficacy measures) and a vignette condition (i.e., clarifying the definition of “can” before self-efficacy measurements). A randomized posttest-only design was used. A sample of 259 university students were allocated to one of three conditions (standard; motivation held constant; vignette) and completed measures of self-efficacy and alcohol consumption. Greater self-efficacy towards both consuming and refraining from alcohol was found in the vignette (d = 0.58 & 0.74) and motivation held constant (d = 0.34 & 0.58) conditions. Heavy drinkers in the vignette (d = 1.48) and motivation held constant (d = 0.93) conditions reported greater self-efficacy for refraining from alcohol than the standard condition. Self-efficacy towards refraining from alcohol in the standard condition (r = −.55) was more highly correlated with alcohol behaviour than self-efficacy in the vignette condition (r = −.06). The study adds to the evidence that standard measures of self-efficacy are confounded with motivation. Providing a vignette clarifying the meaning of self-efficacy and including “If I really wanted to” in self-efficacy measures can overcome self-efficacy confounding.
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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 | 0,014 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».