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Enregistrement W2975249592 · doi:10.3390/info10100301

Gender, Age and Subjective Well-Being: Towards Personalized Persuasive Health Interventions

2019· article· en· W2975249592 sur OpenAlexaff
Aisha Muhammad Abdullahi, Rita Orji, Abdullahi Abubakar Kawu

Notice bibliographique

RevueInformation · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychological Well-being and Life Satisfaction
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHappinessSubjective well-beingPsychological interventionPsychologyLife satisfactionWell-beingAffect (linguistics)Structural equation modelingCognitionClinical psychologyConfirmatory factor analysisDevelopmental psychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

(1) Background: Subjective well-being (SWB) is an individual’s judgment about their overall well-being. Research has shown that high subjective well-being contributes to overall health. SWB consists of both Affective and Cognitive dimensions. Existing studies on SWB are limited in two major ways: first, they focused mainly on the Affective dimension. Second, most existing studies are focused on individuals from the Western and Asian nations; (2) Methods: To resolve these weaknesses and contribute to research on personalizing persuasive health interventions to promote SWB, we conducted a large-scale study of 732 participants from Nigeria to investigate what factors affect their SWB using both the Affective and Cognitive dimensions and how distinct SWB components relates to different gender and age group. We employed the Structural Equation Model (SEM) and Confirmatory Factor Analysis (CFA) to develop models showing how gender and age relate to the distinct components of SWB; (3) Results: Our study reveals significant differences between gender and age groups. Males are more associated with social well-being and satisfaction with life components while females are more associated with emotional well-being. As regards age, younger adults (under 24) are more associated with social well-being and happiness while older adults (over 65) are more associated with psychological well-being, emotional well-being, and satisfaction with life. (4) Conclusions: The results could inform designers of the appropriate SWB components to target when personalizing persuasive health interventions to promote overall well-being for people belonging to various gender and age groups. We offer design guidelines for tailoring persuasive intervention to increase SWB based on an individual’s age and gender group. Finally, we map SWB components to possible persuasive technology design strategies that can be employed to implement them in persuasive interventions design.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,865
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,317 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations36
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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