Social Mobility and Motivational Payoff: Achievement Motivation Is More Important in Students’ Performance and Well-Being in Cultures With High Versus Low Social Mobility
Notice bibliographique
Résumé
Achievement motivation encompasses a well-establish distinction between the motive to avoid failure (e.g., fear of failure) and the orientation to improve competence (e.g., mastery goal). But how well do they generalize across cultures in understanding students’ performance and well-being? We argue that students’ achievement motivation is less pronounced in societies characterized by low (vs. high) social mobility, where people have fewer opportunities to change their social status. To test this hypothesis, we analyzed a cross-national data set ( n = 498,362 high-school students from 65 regions) using multilevel modeling. The results indicated that societal-level social mobility significantly moderated the role of (a) mastery goals and fear of failure on academic performance and (b) fear of failure on well-being. These associations were stronger in societies with high (vs. low) social mobility, suggesting that students derive greater academic benefits from mastery goals and fear of failure in societies with higher social mobility. In such societies, however, fear of failure also poses a stronger hindrance to students’ well-being. These findings highlight that the same type of motivation may operate differently across cultures and that socioecological environments may influence the motivational impacts on learning and well-being.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».