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Enregistrement W7061245329

The Process of Entering Flow and the Outcomes of Flow in Product Trials

2017· dissertation· en· W7061245329 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueMspace (University of Manitoba) · 2017
Typedissertation
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFluencyContext (archaeology)RowingProcess (computing)Product (mathematics)PerceptionReplicate
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Flow is a psychological state that is considered to be an ‘optimal experience.’ Given its power in eliciting positive experiences, flow has been suggested to be an important topic for future research. However, the literature lacks a nuanced understanding of flow and it has yet to expand beyond the online context in consumer behavior research. This dissertation addresses these related problems through two essays. The first essay addresses the underlying problem by helping understand the process of entering flow. I demonstrate how the two component parts of flow- fluency and absorption, combine to elicit flow. Across three studies I demonstrate that fluency-related aspects of an experience facilitate the absorption-related experiences, which mediate perceptions of being in flow overall. In Study 1 I demonstrate that the perceived fluency of listening to a song increases absorption which mediates perceptions of being in flow. In Study 2 I replicate the flow process model in the context of reading. Study 3 is dedicated to shutting down the relationship between fluency and absorption. I shut down the relationship between fluency and absorption by having people work on an easy Sudoku puzzle. The second essay builds from the findings of the first to facilitate flow in product trials and demonstrate the positive consequences it has for product attitudes and the desire to engage with the products again. I use three studies to achieve these goals. In Study 1 I demonstrate that flow experienced in the trial of a rowing machine mediates the desire to engage with the rowing machine again. In Study 2, I demonstrate that manipulating curiosity before the trial of an augmented reality game facilitates flow while playing the game. In Study 2 I also demonstrate that flow mediates an increase in attitudes towards the game and the desire to play the game again. In Study 3 I demonstrate that the relationship between curiosity and flow is moderated by the valence of information that elicits curiosity. Again, flow mediated the desire to listen to the song again in the future.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,067
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,067
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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