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Enregistrement W4416291687 · doi:10.1177/00332941251399129

Goals Across Time Frames and Temporal Landmarks: Do Time of Year and Goal Age Influence Goal Perceptions?

2025· article· en· W4416291687 sur OpenAlexafffund
Marina Milyavskaya, Tyler Thorne, Mike Sullivan, Nicolas A. Esselink

Notice bibliographique

RevuePsychological Reports · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAging and Gerontology Research
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésGoal settingGoal orientationSet (abstract data type)Ask priceAffect (linguistics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research on personal goals is conducted at various times during the year, and researchers ask participants about their goals in different ways, eliciting both new goals and goals that have been pursued for varying amounts of time. But do these differences affect how people perceive and report on their goals? In line with the fresh start effect, which proposes that people think differently about goals around temporal landmarks, we anticipated that people would perceive goals set and reported on around the New Year differently than goals set or reported on at other times of the year. Participants (N = 362) reported on three goals either in January or in March and rated them on 16 different characteristics. The goals were either young (set since January 1 st or in the last month) or older goals that participants were already pursuing. Results showed that participants rated their goals very similarly in January and March. There were, however, many differences in perceptions based on goal age, with greater avoidance, controlled motivation, difficulty, abstractness, and conflict for older goals (compared to newer goals). Other goal characteristics (autonomous motivation, commitment, importance, effort, self-efficacy, approach motivation, and goal facilitation) did not differ by goal age. Participant’s self-reported progress on their goals was also tracked monthly over 6 months. Progress generally followed a quadratic (inverse U) trajectory, initially increasing, then plateauing and slightly decreasing across the 6 months. There were, however, differences between goals set in January and those set in the last month, with January goals more closely following the quadratic pattern. Overall, this research contributes to our understanding of how goal perceptions evolve over time, highlighting the underexplored role of goal age and the seemingly limited role of temporal landmarks.

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 enseignants0,008
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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,388 · 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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