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Enregistrement W2125532557 · doi:10.1093/geronb/gbr024

Correspondence Between Retrospective and Momentary Ratings of Positive and Negative Affect in Old Age: Findings From a One-Year Measurement Burst Design

2011· article· en· W2125532557 sur OpenAlexaff
Christina Röcke, Christiane A. Hoppmann, Petra L. Klumb

Notice bibliographique

RevueThe Journals of Gerontology Series B · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAging and Gerontology Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAffect (linguistics)PsychologyRetrospective cohort studyMultilevel modelRegression analysisDemographyEcologyDevelopmental psychologyStatisticsMedicineBiologyInternal medicineMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES AND METHOD: Using 5 measurement bursts spanning 1 year, this study examined correspondences between retrospective end-of-year ratings and momentary ratings of positive affect (PA) and negative affect (NA) in 53 older adult participants from the Berlin Aging Study. RESULTS: Average momentary assessments were moderately positively correlated with retrospective ratings of PA and NA. Hierarchical regression analyses further indicate that mean momentary PA best predicted retrospective PA over and above peak or recent momentary PA, whereas no such pattern emerged for NA. No evidence for age differences in these patterns was found. DISCUSSION: Our discussion focuses on the implications of affective memory biases for examining affective experiences as they occur in peoples' daily lives and points to implications concerning methods and theory development.

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 enseignants0,099
Score d'incertitude au seuil0,808

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,194
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,166 · 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

Citations36
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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