EFFECTS OF SADNESS AND ANGER ON OLDER ADULTS’ GOAL DISENGAGEMENT CAPACITIES: THE ROLE OF PHYSIOLOGICAL STRESS
Notice bibliographique
Résumé
Goal disengagement is an adaptive self-regulation process that has been linked to improved levels of older adults’ well-being and health. In addition, it has been suggested that specific negative emotions, such as sadness, may promote goal disengagement processes. By contrast, other negative emotions, such as anger, may make disengagement more difficult. Such differential effects of emotions on individuals’ self-regulation capacities may be observed particularly among older adults who experience severe, uncontrollable stressors, which could be indicated by generally high levels of diurnal cortisol. In the present study, we examined these hypotheses by testing within-person associations between specific emotions and goal disengagement capacities. In addition, we examined whether the obtained within-person effects were moderated by between-person differences in physiological stress. Data were drawn from a 10-year longitudinal sample of 184 community-dwelling older adults (Mage = 72.08, SDage = 5.70). At each of six waves, participants’ physiological stress (i.e., cortisol), sadness, anger, and goal disengagement capacities were assessed. Hierarchical linear modeling indicated that among older adults with generally higher levels of physiological stress (between-person), experiences of sadness, but not anger, predicted higher levels of goal disengagement capacities (within-person). This pattern was not found among participants with generally lower levels of physiological stress. These findings contribute to theoretical accounts that conceptualize the roles of discrete emotions in affecting older adults’ self-regulation processes. The study identifies a new pathway to successful aging, indicating that the experience of sadness could promote adaptive goal disengagement capacities in the context of older adults’ stressful life circumstances.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».