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Enregistrement W1901077067 · doi:10.1080/00223980.2015.1036828

Coping Strategies and Psychological Outcomes: The Moderating Effects of Personal Resiliency

2015· article· en· W1901077067 sur OpenAlexaff
Martin M. Smith, Donald H. Saklofske, Kateryna V. Keefer, Paul F. Tremblay

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Psychology · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueResilience and Mental Health
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyCoping (psychology)AnxietyAvoidance copingClinical psychologyAffect (linguistics)Coping behaviorSocial psychologyDevelopmental psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Certain coping strategies alleviate stress and promote positive psychological outcomes, whereas others exacerbate stress and promote negative psychological outcomes. However, the efficacy of any given coping strategy may also depend on personal resiliency. This study examined whether personal resiliency moderated the effects of task-oriented, avoidance-oriented, and emotion-oriented coping strategies on measures of depression, anxiety, stress, positive affect, negative affect, and satisfaction with life. Results (N = 424 undergraduates) showed higher personal resiliency was associated with greater use of task-oriented coping strategies, which were in turn associated with more adaptive outcomes, and less reliance on nonconstructive emotion-oriented strategies, which in turn were associated with poorer psychological outcomes. In addition, individual differences in personal resiliency moderated the effects of task-oriented coping on negative affect and of emotion-oriented coping on negative affect and depression. Specifically, proactive task-oriented coping was associated with greater negative affect for people lower in personal resiliency. Moreover, high personal resiliency attenuated the negative effects of emotion-oriented coping on depression and negative affect. The effects of avoidance-oriented coping were mixed and were not associated with or dependent on levels of personal resiliency.

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)0,007
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,369 · 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

Citations179
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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