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Enregistrement W2407695130 · doi:10.1037/emo0000071

Finding the middle ground: Curvilinear associations between positive affect variability and daily cortisol profiles.

2015· article· en· W2407695130 sur OpenAlexafffund
Lauren J. Human, Ashley V. Whillans, Christiane A. Hoppmann, Petra L. Klumb, Sally S. Dickerson, Elizabeth W. Dunn

Notice bibliographique

RevueEmotion · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychological Well-being and Life Satisfaction
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanada Research ChairsVolkswagen FoundationMichael Smith Health Research BC
Mots-clésAffect (linguistics)PsychologyYoung adultDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is growing evidence that there are stable and meaningful individual differences in how much people vary in their experience of positive affect (PA), which in turn may have implications for health and well-being. Does such PA variability play a role in physiological processes potentially related to stress and health, such as daily cortisol profiles? We explored this question by examining whether PA variability across and within days in middle-aged adults (Study 1) and across weeks in older adults (Study 2) was associated with daily salivary cortisol profiles. In both studies, individuals who exhibited moderate PA variability demonstrated more favorable cortisol profiles, such as lower levels of cortisol and steeper slopes. Interestingly, for middle-aged adults (Study 1), high levels of within-day PA variability were associated with the least favorable cortisol profiles, whereas for older adults (Study 2), low levels of across-week PA variability were associated with the least favorable cortisol profiles. Collectively, these findings provide some of the first evidence that PA variability is related to daily cortisol profiles, suggesting that it may be better to experience a moderate degree of positive affect variability. Too much or too little variability, however, may be problematic, potentially carrying negative implications for stress-related physiological responding.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,373

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,249 · 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 tête enseignante, 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

Citations31
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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