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Enregistrement W2157003083 · doi:10.1177/0018726711433134

Harmonious passion as an explanation of the relation between signature strengths’ use and well-being at work: Test of an intervention program

2012· article· en· W2157003083 sur OpenAlexaff
Jacques Forest, Geneviève A. Mageau, Laurence Crevier‐Braud, Éliane Bergeron, Philippe Dubreuil, Geneviève L. Lavigne

Notice bibliographique

RevueHuman Relations · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychological Well-being and Life Satisfaction
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeUniversité de MontréalUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPassionSignature (topology)Strengths and weaknessesIntervention (counseling)PsychologyWork (physics)Test (biology)Well-beingRelation (database)Social psychologyComputer scienceMathematicsPsychotherapistData miningEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using signature strengths at work has been shown to influence workers’ optimal functioning and well-being. However, little is known about the processes through which signature strengths lead to positive outcomes. The present research thus aimed at exploring the role of having a harmonious passion in the relation between using signature strengths and well-being. For this purpose, an intervention was developed where participants ( n = 186) completed three activities aiming at developing their knowledge and use of their signature strengths at work. The results showed (1) that the intervention successfully increased participants’ use of their signature strengths, (2) that participants from the experimental group reported a higher use of their signature strengths at the end of the study than participants from the control group, and (3) that increases in the use of signature strengths reported by participants from the experimental group were related to increases in harmonious passion, which in turn led to higher levels of well-being.

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: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,314 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations267
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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