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Enregistrement W2150563193 · doi:10.1027/1016-9040.14.1.29

Proactive Coping, Positive Affect, and Well-Being

2009· article· en· W2150563193 sur OpenAlexaff
Esther R. Greenglass, Lisa Fıksenbaum

Notice bibliographique

RevueEuropean Psychologist · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychological Well-being and Life Satisfaction
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesCovis Pharma
Mots-clésCoping (psychology)PsychologySocial supportDistressClinical psychologyPositive psychologyPath analysis (statistics)Coping behaviorSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Traditionally, psychological research has focused on negative states, their determinants, and consequences. Theoretical conceptions of coping focus on strategies used to diminish distress. This approach is derived from the perspective that coping is mainly reactive, a strategy used once stress has been experienced. In contrast, proactive coping involves goal setting, having efficacious beliefs, and is associated with resources for self-improvement, including social support. In the present research, a theoretical model was developed in which coping and social support were seen in a synergistic relationship and were associated with a positive state that, in turn, was expected to relate to better psychological functioning. The general theoretical model was tested in three different samples: First year university students coping with depression (n = 68), rehabilitation patients mastering independent functioning following major surgery (n = 151), and employee absenteeism (n = 313). Results of path analyses showed that proactive coping was a partial mediator of social support on positive affect and that positive affect was associated with better psychological functioning. In students only, positive affect mediated the relationship between proactive coping and depression. This research represents a contribution within the field of positive psychology by empirically demonstrating how positive constructs contribute to improved psychological functioning. Theoretical and applied implications of the results are discussed.

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)0,003
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 seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,305 · 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

Citations327
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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