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 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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».