A count of coping strategies: A longitudinal study investigating an alternative method to understanding coping and adjustment
Notice bibliographique
Résumé
Researchers recently have suggested that coping flexibility (i.e., an individual's ability to modify and change coping strategies depending on the context) may be an important way to investigate coping. The availability of numerous coping strategies may be an important precursor to coping flexibility, given that flexibility can only be obtained if an individual is able to access and use different coping strategies. Typically, studies examining the use of coping strategies compute means-based analyses, which assess not only what strategies are used but also how much they are used. Thus, there is limited ability to differentiate between individuals who use a lot of strategies infrequently, and individuals who use only one or two strategies a lot. One way to address this confound is to count the number of strategies that an individual uses without attention to how frequently they use them (i.e., a count-based approach). The present longitudinal study compares a count-based model and a means-based model of coping and adjustment among undergraduates (N = 1132). An autoregressive cross-lagged path analysis revealed that for the count-based approach, using a greater number of positive coping strategies led to more positive adjustment and less suicide ideation over time than using a smaller number of positive coping strategies. Further, engagement in a greater number of negative coping strategies predicted more depressive symptoms and poorer emotion regulation over time. In comparison, the means-based model revealed identical results for negative coping strategies; however, engagement in more frequent positive coping strategies did not predict better positive adjustment over time. Thus, a count-based approach offers a novel way to examine how the number of coping strategies that individuals use can help promote adjustment among university students.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».