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Enregistrement W2161379445 · doi:10.1037/a0034022

Generalized self-efficacy, positive cognitions, and negative cognitions as mediators of the relationship between conscientiousness and meaning in life.

2014· article· en· W2161379445 sur OpenAlexvenueno aff
Owen Richard Lightsey, Güler Boyraz, Audrey Ervin, Eli B. Rarey, George Gharibian Gharghani, David Maxwell

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Behavioural Science/Revue canadienne des sciences du comportement · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePersonality Traits and Psychology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyConscientiousnessMeaning (existential)CognitionSocial psychologyDevelopmental psychologyPersonalityClinical psychologyBig Five personality traitsPsychotherapistExtraversion and introversion

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Meaning in life (MIL) is a core construct in eudaimonic theories of well-being and an important predictor of physical and psychological health. Although many studies have found that the personality variable conscientiousness has a particular strong relationship to MIL, the mechanisms underlying this relationship have not been examined. The purpose of this study was to test the hypothesis that the conscientiousness–MIL relationship would be mediated by generalized self-efficacy beliefs and, hence, more positive and fewer negative automatic cognitions. Measures of these constructs were administered to 273 college student volunteers recruited from a larger pool of students in classes and via e-mail solicitation, and the model was analyzed using structural equation modelling. As hypothesized, generalized self-efficacy, positive thoughts, and negative thoughts fully mediated the conscientiousness–MIL relationship. The model accounted for 45% of the variance in MIL, 34% of the variance in positive thoughts, 27% of the variance in negative thoughts, and 35% of the variance in generalized self-efficacy. These results suggest that conscientiousness shapes MIL through raising generalized self-efficacy, increasing frequency of positive thoughts, and decreasing frequency of negative thoughts.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,237
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,007
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,111
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,203 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations33
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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