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Enregistrement W2060246679 · doi:10.1080/13607861003713281

Functions of reminiscence and the psychological well-being of young-old and older adults over time

2010· article· en· W2060246679 sur OpenAlexafffund
Norm O’Rourke, Philippe Cappeliez, Amy Claxton

Notice bibliographique

RevueAging & Mental Health · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueIdentity, Memory, and Therapy
Établissements canadiensUniversity of OttawaSimon Fraser University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésReminiscenceBoredomPsychologyAssociation (psychology)ConversationLife satisfactionAnxietyCognitionDevelopmental psychologyClinical psychologyPsychotherapistPsychiatryCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Existing cross-sectional research demonstrates an association between reminiscence functions and well-being in later life. The results of this study replicate and extend previous findings in separate participant samples above and below 70 years of age. Findings suggest a link between reminiscence functions and psychological well-being, and indirectly between reminiscence and well-being 16 months thereafter. Invariance analyses reveal few differences in association between reminiscence and well-being when young-old (n = 196) and older adults (n = 215) are compared. These findings suggest a direct positive association between self-positive reminiscence functions (identity, death preparation, and problem-solving) and a direct negative association between self-negative functions (boredom reduction, bitterness revival, and intimacy maintenance) and psychological well-being (life satisfaction, depressive, and anxiety symptoms). In contrast, prosocial reminiscence functions (conversation, teach/inform others) appear to have an indirect association with well-being (i.e., via self-positive and self-negative functions). These findings are discussed relative to evolving theory and research linking cognition and health.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,315 · 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

Citations125
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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