Passing on: Personal attributes associated with midlife expressions of intended legacies.
Notice bibliographique
Résumé
Expressions of the intent to leave behind something when we die can contain elements of both selflessness and selfishness. In this paper, we identify 3 different types of expressed legacy (personal, broader, and composite), and distinguish between them by examining their correlates (generativity, narcissism, and community involvement), as well as differences in expressed legacies for midlife African Americans and European Americans. Quantitative and qualitative data from surveys and interviews were drawn from the Foley Longitudinal Study of Adulthood (FLSA; N = 138; aged 55-58). We examined the contributions of generativity, narcissism, community involvement, and SES to each legacy, as well as the comparative levels of common significant predictors for each legacy, and the comparative likelihood of expressing particular legacies by race. Quantitative analyses showed that a different constellation of correlates predicted each legacy. Additionally, African Americans were more likely than European Americans to express legacies that indicated community involvement. Qualitative analyses showed that legacy groups (and races) also differed in open-ended responses encompassing personal concerns, talents, and goals. These findings highlight some of the mechanisms and correlates of how the intent to leave a legacy can provide meaning and purpose for midlife African Americans and European Americans. Results are discussed in light of previous research concerning how legacies are transmitted, and potential differences in cultural roots and meaning for African Americans and European Americans.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».