Modeling the mindfulness‐to‐meaning theory's mindful reappraisal hypothesis: Replication with longitudinal data from a randomized controlled study
Notice bibliographique
Résumé
The Mindfulness to Meaning Theory provides a detailed process model of the mechanisms by which mindfulness may promote well-being. Central to the Mindfulness to Meaning Theory is the mindful reappraisal hypothesis (MRH), which suggests mindfulness training promotes well-being by facilitating positive reappraisal. Emerging evidence from interconnected domains of research supports the MRH. However, it remains unclear whether mindful reappraisal continues to develop after a mindfulness training course and whether this continued development encourages well-being over time. As such, this randomized controlled study compared participants receiving a mindfulness-based stress reduction (MBSR) course with participants receiving no mindfulness training on positive reappraisal use and well-being over the course of 6 years. Latent growth curve modeling revealed that mindfulness training increased well-being by significantly increasing the trajectory of positive reappraisal over time. The MRH was then unpacked by examining whether MBSR also stimulated decentering and broadened awareness, core components of the MRH. Multivariate path analysis revealed that mindfulness training increased decentering, which in turn broadened awareness, which was then associated with positive reappraisal, ultimately promoting well-being. Taken together, these findings suggest that MBSR cultivates a downstream cascade of adaptive psychological processes that continue to promote quality of life 6-years after mindfulness training.
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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 | 0,138 | 0,172 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».