Self-compassion, affect, and health-promoting behaviors.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Emerging theory and research suggest that self-compassion promotes the practice of health behaviors, and implicates self-regulation as an explanatory factor. However, previous investigations focused only on behavior intentions or health risk behaviors, and did not investigate the role of emotions. This study expands on this research using a small-scale meta-analysis approach with our own data sets to examine the associations of self-compassion with a set of health-promoting behaviors, and test the roles of high positive affect and low negative affect as potential explanatory mechanisms. METHOD: Fifteen independent samples (N = 3,252) with correlations of self-compassion with the frequency of self-reported health-promoting behaviors (eating habits, exercise, sleep behaviors, and stress management) were meta-analyzed. Eight of these samples completed measures of positive and negative affect. RESULTS: Self-compassion was positively associated with the practice of health-promoting behaviors across all 15 samples. The meta-analysis revealed a small effect size (average r = .25; p < .001) of self-compassion and health behaviors, with low variability. Tests of the indirect effects of self-compassion on health behaviors through positive and negative affect with multiple mediator analyses revealed small effects for each. Separate meta-analyses of the indirect effects (IE) were significant for positive (average IE = .08; p < .001) and negative affect (average IE = .06; p < .001), and their combined indirect effects (average IE = .15; p < .0001). CONCLUSION: Self-compassion may be an important quality to cultivate for promoting positive health behaviors, due in part to its association with adaptive emotions.
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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 | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».