Notice bibliographique
Résumé
Experiencing positive emotion is often linked with greater psychological health and lower psychopathology. However, a growing body of research suggests a surprising paradoxical effect: in spite of the benefits of experiencing positive emotion, there may be important downsides to pursuing positive emotion. This chapter reviews current findings on the paradoxical effects of pursuing positive emotion (often focusing on the specific emotion of happiness), discusses possible mechanisms to explain these paradoxical effects, and suggests methods to avoid these effects. Specifically, the chapter outlines three key mechanisms for the paradoxical effects of pursuing happiness: First, as people pursue happiness, they tend to set high standards for their happiness which can result in disappointment. Second, when people are inaccurate about how to achieve happiness, they may engage in activities that are counterproductive for achieving happiness and psychological health. Third, as people pursue happiness, they may monitor their experience of happiness which can directly interfere with the experience of happiness. These processes, in turn, may create risk for psychopathology. Fortunately, these three mechanisms also suggest how to avoid paradoxical effects of pursuing happiness: by removing impossibly high standards, disappointment can be avoided; by engaging in productive happiness pursuits, people can attain more sustainable happiness; and by automatizing the process of pursuing happiness, the ill-effects of monitoring can be avoided. Although pursuing happiness can paradoxically lead to reduced happiness and greater psychopathology, by understanding the mechanisms underlying this paradox, we can obtain valuable insights into effective ways to achieve happiness and avoid psychopathology.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,006 |
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 ».