Rewards and Intrinsic Motivation: Resolving the Controversy
Notice bibliographique
Résumé
Introduction An Introduction to the Rewards and Intrinsic Motivation Controversy Rewards and Intrinsic Motivation: A Look at the Early Studies How Rewards Got a Bad Reputation Why Rewards Don't Deserve a Bad Reputation Theoretical Disputes Over Rewards and Intrinsic Motivation Theoretical Perspectives of Rewards as Harmful Theoretical Perspectives of Rewards as Helpful The Empirical Evidence for the Impact of Rewards on Intrinsic Motivation An Overview of Rewards and Intrinsic Motivation Experiments A Critique of Meta-Analysis on the Effects of Rewards on Intrinsic Motivation A Meta-Analyses of the Effects of Rewards on Intrinsic Motivation Discussion and Implications of the Meta-Analytic Findings Rewards and Intrinsic Motivation: A Socio-Historical Perspective A Socio-Historical Analysis of the Rewards and Intrinsic Motivation Literature Practical Applications of Rewards The Effective Use of Rewards in Everyday Life Conclusion Resolving the Controversy Over Rewards and Intrinsic Motivation References Index
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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 | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,009 |
| Communication savante | 0,008 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,003 |
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 ».