Aloneness need not be lonely: varieties and predictors of positive solitude experiences in daily life
Notice bibliographique
Résumé
Background: Despite our basic need for social connectedness, solitude is a normal and sought-out part of life. However, previous research often links solitude (the state of being alone) with loneliness, stress, and disease risk, leaving potential benefits of solitude, such as self-reflection and sense of control, relatively understudied. The current study aims to identify the thought patterns and affective states characterizing a full range of both negative and positive solitude experiences occurring in daily life and to identify key individual difference factors shaping the likelihood of experiencing potentially health-promoting kinds of solitude. Methods: 100 adults age 50+ and 50 university students in Greater Vancouver completed up to 30 momentary assessments over 10 days assessing current and desired social situation, thoughts, and affect. Latent class cluster analyses will be used to categorize solitude episodes into distinct types based on thought-affect profiles. Next, a set of individual difference factors will be used to predict the likelihood of experiencing each identified type of solitude. Expected results: It is hypothesized that two or more solitude types will emerge from exploratory analyses, that age, introversion, openness to experience, preference for solitude, and social network strength will predict more positive solitude experiences, and that neuroticism, social anxiety, and loneliness will predict more negative experiences. Current stage: All data collection is completed and analyses underway. Discussion: This study will provide a new framework for conceptualizing solitude by incorporating thought-sampling into ecologically valid time-sampling assessments, and will identify key traits that predict individuals’ propensity to thrive when alone.
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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 | 0,003 | 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) | 0,000 | 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 ».