Joy and happiness: a simultaneous and evolutionary concept analysis
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To report a simultaneous and evolutionary analysis of the concepts of joy and long-term happiness. BACKGROUND: Joy and happiness are underrepresented in the nursing literature, though negative concepts are well represented. When mentioned in the literature, neither joy nor happiness is adequately defined, explained, or clearly understood. To promote further investigation of these concepts in nursing and to explore their relationship with health and healing, conceptual clarity is an essential first step. DESIGN: Concept analysis. DATA SOURCES: The following databases were searched, without time restrictions, for articles in English: Academic Search Complete, Anthropology Plus; ATLA Religious Database with ATLASerials; Cumulative Index of Nursing and Allied Health Literature (CINAHL); Education Research Complete; Humanities International Complete; Psych EXTRA; and SocINDEX with Full Text. The final sample size consists of 61 articles and one book, published between 1978-2014. METHOD: An adapted combination of Rodgers' Evolutionary Model and Haase et al.'s Simultaneous Concept Analysis (SCA) method. RESULTS: Though both are positive concepts, joy and happiness have significant differences. Attributes of joy describe a spontaneous, sudden and transient concept associated with connection, awareness, and freedom. Attributes of happiness describe a pursued, long-lasting, stable mental state associated with virtue and self-control. CONCLUSION: Further exploration of joy and happiness is necessary to ascertain their relationship with health and their value to nursing practice and theory development. Nurses are encouraged to consider the value of positive concepts to all areas of nursing.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».