Positive and Negative Self-Worth Beliefs and Evaluative Standards
Notice bibliographique
Résumé
This study examined several different types of self-worth beliefs and evaluations as predictors of depression and self-esteem. Based upon a self-schema model of emotion, some of these beliefs and evaluations had a traditional negative focus (e.g., “I am failing at work”), whereas others focused specifically on positive aspects of self-worth (e.g., “I am able to give, as well as receive, in relationships”). Findings indicated that positive self-worth evaluations were one of the main predictors of greater self-esteem and less depression, thus indicating a need for further exploration of the role of positive evaluative components of the self-schema on psychological well-being. Our findings also revealed that self-worth beliefs and evaluative standards pertaining to independence and a sense of mastery over one’s environment were generally better predictors of well-being than those pertaining to relationships with others. This pattern was particularly evident for self-esteem, and supports the distinction made in the self-schema model between self-worth based upon individualism versus relatedness themes. Finally, we compared the relative predictive utility of the self-schema model with a self-worth contingency model advanced by Crocker. Here, the beliefs and evaluations specified in the self-schema model were significant predictors of well-being, above and beyond the specific content domains specified in the self-worth contingency model.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».