The relationship between trait emotional intelligence, resiliency, and mental health in older adults: the mediating role of savouring
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The present study explores savouring, defined as the process of attending to positive experiences, as a mediator in the relationships between resiliency, trait emotional intelligence (EI), and subjective mental health in older adults. Following Fredrickson's Broaden and Build Theory of positive emotions, the present study aims to extend our understanding of the underlying processes that link resiliency and trait EI with self-reported mental health in older adulthood. METHOD: A sample of 149 adults aged 65 and over (M = 73.72) were recruited from retirement homes and community groups. Participants completed measures of resiliency, savouring, trait EI, and subjective mental health either online or in a paper format. RESULTS: Path analysis revealed that savouring fully mediated the relationship between resiliency and mental health. However, trait EI did not significantly predict mental health in this sample. CONCLUSION: These findings provided partial support for the Broaden and Build Theory of positive emotions. As anticipated, savouring imitated the broadening effect of positive emotions by mediating the relationship between resiliency and mental health. However, savouring failed to reflect the undoing effect of positive emotions and did not mediate the relationship between EI and mental health. These findings have implications for positive psychology exercises and may be a simple, yet effective means of improving the life quality of older adults.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».