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Enregistrement W4410334497 · doi:10.1111/jasp.13101

Is Life Getting Better and Better or Worse and Worse for Oneself and Others? Investigating the Link Between Beliefs About Life Unfolding Over Time and Motivation for a Positive Future

2025· article· en· W4410334497 sur OpenAlexafffund
Melissa Beaucage, Michael A. Busseri

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Social Psychology · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychological Well-being and Life Satisfaction
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPsychologyLink (geometry)Social psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT We report two preregistered studies examining how individuals view life to be unfolding over time for themselves, people in their community, country, and all of humanity. We evaluated the link between such beliefs and “well‐doing,” that is, the motivation to engage in actions geared toward an improved future. In Study 1 (N = 963; M age = 40.83 years; 48.2% female), individuals reported their beliefs about how life is unfolding over time for people in one of four target conditions: self, community, country, or all of humanity. In Study 2 (N = 947; M age = 39.52; 51.4% female), individuals were randomly assigned to one of three narrative direction conditions (better, stable, worse) for one of the four target conditions. In Study 1, participants viewed life as getting better over time for the self, on average, but getting worse for the other targets. In both studies, perceiving life as improving (vs. worsening) was associated with stronger well‐doing intentions, particularly in the self condition in Study 1 and with respect to participants' general motivation in Study 2 regardless of target condition. Thus, viewing life as getting better and better (vs. worse and worse) over time may play an important role in motivating individuals to strive toward making life better, not only for oneself but also for people in one's community, country, and all of humanity.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,320 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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