Meaning and attention intertwined: Experimental and experience-sampling findings
Notice bibliographique
Résumé
How does one attain meaning? This age-old question is pivotal to well-being, yet its exploration has been predominantly within the symbolic and philosophic domains. A cognitive approach to this inquiry remains largely unexplored. Here, we propose that paying attention is a process through which one constructs and perceives meaning. In turn, meaning captures and sustains attention. Synthesizing relevant theories and empirical findings, we present a theoretical integration of meaning and attention, hypothesizing their relationship to be bi-directional and causal. Five studies (total N = 1,654) investigated this hypothesis in everyday life and lab experiments. A one-week experience-sampling study first shows a positive association between meaning and attention, evident at dispositional, situational and cross-levels (Study 1). Participants reported a higher sense of meaning when they paid more attention, a within-person effect consistently observed across varied daily activities. A series of experiments then investigated the directionality and causality of their relationship. Meaning was found to causally increase attention (Studies 2 & 4). Attention causally increased meaning, but only when meaning could be found in a stimulus (Studies 3a, 3b & 4). In these studies, we further explored the interplay of meaning and attention with boredom, negative emotions, and subjective well-being. Overall, our research shows that meaning and attention are closely intertwined, providing valuable insights into enhancing them in everyday life.
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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 | 0,012 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».