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Enregistrement W3037917956 · doi:10.1177/0033294120937441

Testing the Effectiveness of a Strengths-Based Intervention Targeting All 24 Strengths: Results From a Randomized Controlled Trial

2020· article· en· W3037917956 sur OpenAlexaff
Lobna Chérif, Valerie M. Wood, Christian Watier

Notice bibliographique

RevuePsychological Reports · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychological Well-being and Life Satisfaction
Établissements canadiensQueen's UniversityRoyal Military College of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHappinessRandomized controlled trialPsychologyPsychological interventionReceiptIntervention (counseling)Randomized experimentPhysical therapyCharacter (mathematics)Clinical psychologySocial psychologyMedicinePsychiatryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study assessed the effectiveness of a strengths-based randomized controlled trial focused on fostering all 24 character strengths in a group of 75 participants from a University in Tunisia. Participants randomly assigned to the challenge condition (n = 40) received an email each day for 24 days, that highlighted a particular strength of the day including why the strength is valuable, how to implement the strength behaviourally, and a motto related to that strength. Those in the control condition (n = 35) simply received emails containing the motto for each strength daily for 24 days. We assessed all participants' levels of happiness before the experiment (T0), the day following the experiment (T1), and one-month following the experiment (T2). Results from a 2 (group) X 3 (time) split plot ANOVA revealed a significant group-by-time interaction, such that at T2 the experimental group had greater happiness scores than the control group. These findings provide some evidence that even "minimalist" interventions (involving the receipt of emails encouraging character-strength development), might be effective for promoting gains in happiness even one month after the intervention.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,314 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations18
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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