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Enregistrement W2126684917 · doi:10.2190/ag.68.4.a

Regret in Later Life: Exploring Relationships between Regret Frequency, Secondary Interpretive Control Beliefs, and Health in Older Individuals

2009· article· en· W2126684917 sur OpenAlexaff
Nancy E. Newall, Judith G. Chipperfield, Lia M. Daniels, Steven Hladkyj, Raymond P. Perry

Notice bibliographique

RevueThe International Journal of Aging and Human Development · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueOptimism, Hope, and Well-being
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRegretFeelingPsychologyControl (management)Social psychologyLife satisfactionPerceived controlDevelopmental psychologyClinical psychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study examined what older people regret, and the relationships between regret, health and life satisfaction. The study also explored the role of secondary interpretive control beliefs in relation to regret. Participants (N= 228; 79-98 years old) were asked to report on the content and frequency of their regret, secondary interpretive control beliefs (e.g., beliefs in finding the "silver lining" in a dark cloud), health, and life satisfaction. A content analysis revealed that participants most commonly reported feeling regret due to things they had not done, the death of a loved one, and their own or others' health problems. Regression analyses indicated that experiencing regret more frequently was associated with poorer health and life satisfaction. Moreover, evidence for an emotion-modifying role of secondary interpretive control beliefs was shown through its negative association with regret. Results suggest that older adults may be experiencing age-related regrets that differ in content from those experienced at younger ages and that certain control beliefs may serve to lessen regret.

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)0,006
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,273 · 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

Citations30
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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