Predictive Model of Happiness on the Basis of Positive Psychology Constructs
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of the present study was to offer predictive model of happiness on the basis of positive psychology constructs. It is among correlational studies through applying causal modeling. The statistical population of the study included BA students at the University of Isfahan and Industrial University. A sample of 420 individuals was selected via multi-stage clustered random sampling method. The measurement instruments included Oxford’s happiness questionnaire (Argyle, 1989), psychological well-being (Ryff, 1989), quality of life (Cummins, 1997), Polotzin and Elison’s spiritual Well-Being (1982) and Bar-On’s Emotional Intelligence (2000). The data were analyzed through Amos22 software. Results showed that the model with supposed indexes owned an appropriate goodness of fit. The results implied that the greatest amount of variance of happiness is explained by the direct effect of quality of life and indirect effect of emotional intelligence with mediating of quality of life. The direct effect of emotional intelligence with mediating psychological wellbeing and indirect effect of emotional intelligence on happiness with mediating spiritual wellbeing explains the variable of happiness at medium level. Finally the role of positive psychology constructs especially quality of life and emotional intelligence is confirmed in happiness and the results state the importance of positive psychology constructs in happiness.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».