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Enregistrement W2923004281 · doi:10.1177/0956797619831981

Can a Good Life Be Unsatisfying? Within-Person Dynamics of Life Satisfaction and Psychological Well-Being in Late Midlife

2019· article· en· W2923004281 sur OpenAlexfundno aff
Henry R. Cowan

Notice bibliographique

RevuePsychological Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychological Well-being and Life Satisfaction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNorthwestern University
Mots-clésPsychologyNeuroticismLife satisfactionExtraversion and introversionPsychological well-beingMultilevel modelWell-beingSet (abstract data type)Subjective well-beingSocial psychologyPersonalityDevelopmental psychologyBig Five personality traitsHappinessPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Psychological investigations into the structure of well-being have been largely cross-sectional. However, longitudinal models are needed as Western societies work to improve individual well-being. The current multilevel-modeling study examined within-person dynamics of well-being over 8 years. I asked two questions: (a) How do life satisfaction and psychological well-being (measures drawn from two well-being research traditions) relate over time? and (b) do these relationships vary on the basis of individuals' extraversion or neuroticism? Measures of life satisfaction and psychological well-being were collected in 8 consecutive years from 159 American adults in late midlife. A dispositional-life-satisfaction set point and yearly variation in life satisfaction both related to higher yearly psychological well-being. Neuroticism, but not extraversion, predicted a stronger within-person relationship between life satisfaction and psychological well-being. For participants with very low neuroticism, life satisfaction and psychological well-being varied independently. In sum, experiences of life satisfaction and psychological well-being converged for more neurotic individuals and diverged for more emotionally stable participants.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,297 · 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

Citations23
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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