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Enregistrement W2075397464 · doi:10.1037/a0038338

Self-esteem is relatively stable late in life: The role of resources in the health, self-regulation, and social domains.

2014· article· en· W2075397464 sur OpenAlexafffund
Jenny Wagner, Christiane A. Hoppmann, Nilám Ram, Denis Gerstorf

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Psychology · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAging and Gerontology Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Center for Advancing Translational SciencesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute on AgingMax-Planck-Institut für Bildungsforschung
Mots-clésLonelinessSelf-esteemPsychologyDevelopmental psychologyLongitudinal studyCognitionClinical psychologySocial psychologyMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A large body of research has documented changes in self-esteem across adulthood and individual-difference correlates thereof. However, little is known about whether people maintain their self-esteem until the end of life and what role key risk factors in the health, cognitive, self-regulatory, and social domains play. To examine these questions, we apply growth modeling to 13-year longitudinal data obtained from by now deceased participants of the Berlin Aging Study (N = 462; age 70-103, M = 86.3 years, SD = 8.3; 51% male). Results revealed that self-esteem, on average, does decline in very old age and close to death, but the amount of typical decline is minor. Health-related constraints and disabilities as well as lower control beliefs and higher loneliness were each associated with lower self-esteem late in life. We obtained initial evidence that some of these associations were stronger among the oldest-old participants. Our results corroborate and extend initial reports that self-esteem is, on average, fairly stable into the last years of life. We discuss possible pathways by which common and often severe late-life challenges may undermine an otherwise relatively robust self-esteem system.

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)0,004
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,316 · 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

Citations50
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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