Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to examine factors that predict optimism and pessimism.Optimism, or positive bias, is the belief that undesirable events are more likely to happen to other people, than to oneself.Pessimism, on the other hand, is the belief that negative life events are more likely to happen to oneself.Although pessimism and optimism are inversely related, they are not opposite ends of the same continuum and should be measured separately.In this study, both dispositional traits (personality) and situational influences (coping styles) were examined in relation to optimism and pessimism.The sample consisted of 178 individuals (M age = 23.00;SD = 6.27; range = 19-50 years; 79% women) who completed an online survey.Participants completed the BFI-2 to assess personality, the Ways of Coping Scale to determine coping styles, and the Future Events Scales to measure optimism and pessimism.The results found a moderate negative correlation between optimism and pessimism, suggesting that although these constructs are related, they are still distinct.A hierarchical multiple regression analysis was conducted using optimism as the criterion variable.The overall model was statistically significant and accounted for 42% of the variance in optimism scores.Significant predictors were lower scores on negative emotionality (neuroticism), and higher scores on extraversion, agreeableness and conscientiousness.As well, problem-focused coping made a unique contribution.Thus, optimists are emotionally stable individuals who are outgoing and sociable, easy to get along with, and responsible.They also are more likely to cope with a stressor by dealing directly with it.A second hierarchical multiple regression analysis was conducted using pessimism as the criterion variable, and again, the overall model was statistically significant, with 36% of the variance accounted for.However, a different pattern emerged with respect to the predictors.In this case, pessimism was predicted by age (being older), gender (being female), and higher negative emotionality (neuroticism) scores.Also, higher scores on emotion-focused coping contributed to the model.Pessimists, therefore, tend to be older and have more life experiences under their belts.They also tend to be women who are more anxious and depressed, and tend to put off dealing with stressors, which may not diffuse the situation.Taken together, these results suggest that our perceptionswhether we have a positive or negative biasare influenced by both dispositional factors (like personality) and situation influences (like coping).
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».