Testing the dualistic model of passion using a novel quadripartite approach: A look at physical and psychological well‐being
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Passion research has focused extensively on the unique effects of both harmonious passion and obsessive passion (Vallerand, 2015). We adopted a quadripartite approach (Gaudreau & Thompson, 2010) to test whether physical and psychological well-being are distinctly related to subtypes of passion with varying within-person passion combinations: pure harmonious passion, pure obsessive passion, mixed passion, and non-passion. METHOD: In four studies (total N = 3,122), we tested whether passion subtypes were differentially associated with self-reported general health (Study 1; N = 1,218 undergraduates), health symptoms in video gamers (Study 2; N = 269 video game players), global psychological well-being (Study 3; N = 1,192 undergraduates), and academic burnout (Study 4; N = 443 undergraduates) using latent moderated structural equation modeling. RESULTS: Pure harmonious passion was generally associated with more positive levels of physical health and psychological well-being compared to pure obsessive passion, mixed passion, and non-passion. In contrast, outcomes were more negative for pure obsessive passion compared to both mixed passion and non-passion subtypes. CONCLUSIONS: This research underscores the theoretical and empirical usefulness of a quadripartite approach for the study of passion. Overall, the results demonstrate the benefits of having harmonious passion, even when obsessive passion is also high (i.e., mixed passion), and highlight the costs associated with a pure obsessive passion.
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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 | 0,007 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».