Do Positive Psychology Exercises Work? A Replication of Seligman et al. ()
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The current work replicated a landmark study conducted by Seligman and colleagues (2005) that demonstrated the long-term benefits of positive psychology exercises (PPEs). In the original study, two exercises administered over 1 week ("Three Good Things" and "Using your Signature Strengths in a New Way") were found to have long-lasting effects on depression and happiness (Seligman, Steen, Park, & Peterson, 2005). DESIGN: These exercises were tested here using the same methodology except for improvements to the control condition, and the addition of a second "positive placebo" to isolate the common factor of accessing positive, self-relevant constructs. This component control design was meant to assess the effect of expectancies for success (expectancy control), as well the cognitive access of positive information about the self (positive placebo). RESULTS: Repeated measures analyses showed that the PPEs led to lasting increases in happiness, as did the positive placebo. The PPEs did not exceed the control condition in producing changes in depression over time. CONCLUSIONS: Brief, positive psychology interventions may boost happiness through a common factor involving the activation of positive, self-relevant information rather than through other specific mechanisms. Finally, the effects of PPEs on depression may be more modest than previously assumed.
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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 | 0,011 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».