Maturity and Well-Being: Consistent Associations Across Samples and Measures
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Researchers have noted an association between maturity and well-being. However, this body of research uses different measures and conceptualizations of maturity (e.g., ego development, psychosocial maturity) and often only a few indicators of well-being. In the present research, we examined associations between a single self-rated measure of maturity and a variety of different indicators of well-being. Furthermore, we examined this association across a variety of samples. We hypothesized that maturity will show a positive relationship with measures related to well-being. Methods: Samples of college students (Studies 1, 3, 4), Star Wars fans (Study 2), and individuals in the U.S., Canada, Brazil, Vietnam, and India (Study 5) completed a short measure of maturity and measures related to well-being. Results: Across the studies, self-rated maturity was consistently positively correlated with various indicators of well-being (e.g., psychological, physical) and related constructs (e.g., self-compassion, empathy). Conclusion: The results highlight the association between maturity and well-being. Furthermore, the results address the fragmented nature of this association in the literature by showing consistent relationships with a variety of well-being indicators with a single measure of maturity. Assessments of maturity may be beneficial in hiring decisions and student evaluation in the healthcare profession.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».