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Enregistrement W3110867371 · doi:10.18297/jwellness/vol2/iss2/10

Maturity and Well-Being: Consistent Associations Across Samples and Measures

2020· article· en· W3110867371 sur OpenAlexaboutno aff
Stephen Reysen, Courtney N. Plante, Truong Quang Lam, Shanmukh V. Kamble, Iva Katzarska‐Miller, Natalie Assis, Grace Packard, Eduardo Hermógenes Moretti

Notice bibliographique

RevueJournal of Wellness · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueOptimism, Hope, and Well-being
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaturity (psychological)PsychosocialPsychologyVariety (cybernetics)Association (psychology)Developmental psychologyClinical psychologyStatisticsPsychiatryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,221
Score d'incertitude au seuil0,549

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,271 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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