Multiple Measures of Family and Social Support as Predictors of Psychological Well-Being: An Additive Approach
Notice bibliographique
Résumé
<p>The purpose of this study was to (1) examine the direct relations of multiple sources of social support on psychological well-being and (2) to examine the utility of an additive model on these variables, in a sample of 251 participants from a Southwestern Georgia University. The sources of support included family environment, friendship, family and significant other support, father’s bonding and mother’s bonding. Measures of psychological well-being included the summed total of Ryff’s Scale of Psychological Well-Being (PWB), as well as self-confidence-an additional measure of psychological well-being. In addition to direct effects, it was hypothesized that having multiple, rather than fewer sources of support would be more beneficial to an individual. Hierarchical regression analyses were conducted to test the unique variability each variable added, as well as to determine whether the additive model predicted PWB above and beyond singular sources of support. Results revealed that the hypotheses predicting direct relationships between the social supports of interest and PWB were largely supported by the data with the exception of father bonding. Results for the additive model revealed mixed results, indicating that having numerous concurrent support lines are beneficial in certain cases. The importance of having multiple social supports from which one can rely, especially when dealing with stressors and crises are also expressed.</p>
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».