MINDFUL AGING: THE IMPACT OF TRAIT MINDFULNESS ON AGING STEREOTYPES
Notice bibliographique
Résumé
With a growing aging population, it is important to understand factors that encourage or discourage healthy aging processes as we get older. Previous research has shown that negative beliefs about aging (i.e., negative aging stereotypes) can negatively affect health behaviours, memory performance and physical function. Thus, discovering ways to decrease negative aging stereotypes may aid in promoting healthy aging. It is postulated that mindfulness may attenuate negative aging stereotypes, as mindfulness cultivates openness, curiosity, and non-judgment. In the present study, we assessed whether mindfulness was associated with fewer negative beliefs and opinions about aging. Participants (N = 201) aged 55+ completed the Five Facet Mindfulness Questionnaire (FFMQ) and the Expectations Regarding Aging Survey (ERA-38) as part of an online study examining the psychological correlates of health behaviour in middle-aged and older adults. Controlling for age, sex, education, and retirement status, multiple regression analyses show that enhanced trait mindfulness is significantly associated with more positive beliefs about aging and expectations regarding cognitive function, mental health, sleep, and appearance (all ps <.05). These data suggest that interventions aimed at changing attitudes and beliefs, such as mindfulness-based interventions, may reduce negative aging stereotypes and improve quality of life among 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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».