Examining the Origins and Outcomes of Research-Related Emotions in Faculty: Developing the Research Emotions Questionnaire (REQ)
Notice bibliographique
Résumé
University faculty experience many emotions that have implications for their research success; however, previous studies on research-related emotions in faculty have consistently employed self-report measures with limited validity, reliability, and scope. The current study aimed to validate the Research Emotions Questionnaire (REQ) among STEM faculty, examine potential differences in emotions by demographic and job-related factors, and test a hypothesized model of emotions as predictors of faculty research success based on Pekrun’s control-value theory (CVT). An online survey was completed by 611 STEM faculty from 10 research-intensive US universities, with the data showing the REQ to be valid and reliable. Women reported more anxiety and disappointment, underrepresented minorities reported more anxiety, and full professors reported more enjoyment and pride, as well as less anxiety and disappointment, compared to junior colleagues. Structural equation modeling results showed perceived control and value appraisals significantly predicted research emotions and, in turn, self-reported research success. Negative binomial regressions revealed enjoyment, boredom, disappointment, and frustration as significant predictors of bibliometric counts of publications and citations. The REQ is an improved tool for understanding faculty research emotions, with implications for developing targeted emotional regulation programs to enhance faculty well-being, success, and job satisfaction, particularly for underrepresented groups.
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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 | 0,008 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».