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Enregistrement W2805867887 · doi:10.1177/0033294118800444

Hardiness, Perseverative Cognition, Anxiety, and Health-Related Outcomes: A Case for and Against Psychological Hardiness

2018· article· en· W2805867887 sur OpenAlexaff
Christopher Marcin Kowalski, Julie Aitken Schermer

Notice bibliographique

RevuePsychological Reports · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueResilience and Mental Health
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorryNeuroticismRuminationPsychologyAnxietyCoping (psychology)Clinical psychologyPersonalityHardiness (plants)SomatizationMindfulnessCognitionDevelopmental psychologyPsychiatrySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study investigates the utility of psychological hardiness as well as the differences between rumination and worry. Undergraduate students completed questionnaires assessing hardiness, worry, rumination, mindfulness, neuroticism, anxiety, somatization, coping, and health. Correlations and partial correlations controlling for neuroticism were examined. Hardiness was negatively correlated with neuroticism, rumination, worry, and anxiety and positively correlated with mindfulness, coping, and health. When neuroticism was statistically controlled, the relationships between hardiness and rumination, health, and coping became nonsignificant, and the relationships between hardiness and worry, mindfulness, and anxiety, although attenuated, remained significant. Rumination and worry were positively correlated, but when neuroticism was statistically controlled, this relationship became nonsignificant. The results suggest that hardiness is better conceptualized as a personality style that contributes to psychological well-being. Furthermore, our findings suggest that rumination and worry are distinct cognitive processes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,086
Tête enseignante GPT0,461
Écart entre enseignants0,375 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations50
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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