Navigating academic setbacks with intention and self-efficacy for decentering and self-compassion
Notice bibliographique
Résumé
After setbacks, students want to regain their balance. One way to do this is by keeping a healthy distance from disturbing cognitive and emotional experiences (decentering) and being kind to oneself (self-compassion). The present work pioneers assessing the intention and self-efficacy for decentering and self-compassion after academic setbacks on a comprehensive international sample across four studies ( N = 1846). We propose distinguishing between intention and self-efficacy, as students may desire to engage in decentering and self-compassion following setbacks (intention), but they may not believe they can do so (self-efficacy). Study 1 suggests that the post-setback decentering and self-compassion dimensions have strong reliability and are well separated regarding both the intention and self-efficacy constructs. Intention and self-efficacy had weak-to-moderate correlations, indicating the relevance of the distinct constructs. Study 2a and Study 2b demonstrated that both constructs have meaningful relationships with constructs related to well-being and mental health in the academic context but are independent of academic performance. Study 2c demonstrated a meaningful relationship pattern with growth mindset and mindset meaning system measures. Students' post-setback intentions and self-efficacy for decentering and self-compassion seem relevant for their well-being during academic challenges but not for their academic performance.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,002 | 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 ».