The Impact of Intolerance to Uncertainty, Fatigue and Decision-Making Styles Among Adults
Notice bibliographique
Résumé
The study aimed to assess the impact of intolerance to uncertainty, fatigue, and decision-making styles among adults. The present study addresses the existing gap in examining these variables simultaneously. Uncertainty and fatigue are key factors that determine the quality of decision-making engagement and the approach an individual opts for. Data of 226 adults, between the age group of 18–43, was used as they include the population of both emerging adults and millennials. For this cross-sectional survey design, standardized scales such as the Intolerance to Uncertainty Short Form (IU-SF), General Decision-Making Style (GDMS), and Fatigue Assessment Scale (FAS) were used. Data were analysed using SPSS through descriptive statistics, Pearson’s correlation, and linear regression. Results showed that intolerance to uncertainty had a significant positive relationship with fatigue, as well as with avoidant and dependent decision-making styles. Fatigue demonstrated a negative correlation with the rational style and positive correlations with avoidant and dependent styles. Regression analysis indicated that intolerance to uncertainty significantly predicted avoidant and dependent decision-making, while fatigue negatively predicted rational style and positively predicted dependent style, although the effect sizes were small. Intuitive and spontaneous styles were unaffected by uncertainty and fatigue, suggesting that these rely more on instinctive and immediate reactions rather than cognitive or emotional factors. The findings highlight the complex nature of decision-making under uncertain and fatiguing conditions.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».