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Enregistrement W1759239676 · doi:10.5539/ijps.v9n4p83

The Psycho-Educational Practice of Mental Toughness in Dealing with Trauma

2017· article· en· W1759239676 sur OpenAlexvenueno aff
Anna Maria Susanna Van Niekerk, H.E. Roets

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Psychological Studies · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMotivation and Self-Concept in Sports
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental toughnessPsychologyIntervention (counseling)Mental healthClinical psychologyPsychiatryMedicinePhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigated whether an intervention program, which was developed within the psycho-educational field, could support traumatized people to increase their mental toughness. This program is based on the four components of mental toughness, namely control, challenge, commitment and confidence. A valid and reliable psychometric instrument, the Mental Toughness Questionnaire 48 (MTQ48), has been successfully used in both the corporate and sports psychology world to determine people’s mental toughness but has never before been tested in supporting traumatised people. Many corresponding aspects between mental toughness and trauma were discovered and used to compile a psycho-educational intervention program to support traumatized persons to develop increased mental toughness. An action research design was employed, where both qualitative as well as quantitative methods were used. Eight traumatized people participated in the research. The results of the study indicated that seven of the eight participants’ overall mental toughness increased after the intervention program, and four of the eight participants’ mental toughness components increased. All respondents indicated that they could better deal and cope with their trauma. The conclusion could be drawn that the psycho-educational intervention program, which was based on enhancing mental toughness, was successful in supporting the traumatised participants to increase their mental toughness.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,481
Écart entre enseignants0,377 · 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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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