MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,404
Score d'incertitude au seuil0,430

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 tête enseignante, 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

Explorer davantage

Même revueDevelopmental PsychologyMême sujetAging and Gerontology ResearchTravaux en français237 207