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Enregistrement W4391132546 · doi:10.1111/spc3.12937

The metamotivation approach: Insights into the regulation of motivation and beyond

2024· article· en· W4391132546 sur OpenAlexfundno aff
Kentaro Fujita, Phuong Q. Le, Abigail A. Scholer, David B. Miele

Notice bibliographique

RevueSocial and Personality Psychology Compass · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral Health and Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaJames S. McDonnell FoundationNational Science Foundation
Mots-clésSituational ethicsPsychologyFeelingContext (archaeology)Goal pursuitGenerative grammarSocial psychologyCognitive psychologyCognitive scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Researchers across theoretical traditions have long recognized the need for people to monitor and modulate certain aspects of their subjective experiences (such as their thoughts and feelings) in response to situational challenges that interfere with the attainment of important goals. Comparatively less attention has been devoted to understanding the beliefs and mechanisms necessary to regulate motivational states—i.e., metamotivation, even though motivational states are often integral to people's subjective experiences of events. As particular types of motivational states are more adaptive in some contexts than in others, flexibly instantiating the right motivational state at the right time may be key to achieving one's goals. The current paper reviews the principles of the metamotivational approach to studying motivation regulation and briefly reviews supporting research. In addition, we highlight metamotivation research conducted in the context of self‐affirmation theory to demonstrate the generative potential of this approach for researching phenomena that have traditionally been treated as separate from self‐regulation. We conclude by discussing some of the novel questions that the metamotivational approach has prompted, both in and outside of the self‐regulatory domain.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,934
Score d'incertitude au seuil0,468

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,124
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,290 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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