Daily prosocial activities and well-being: Age moderation in two national studies.
Notice bibliographique
Résumé
Prosocial activities, such as volunteering, predict better mental and physical health in late adulthood, but their proximal links to well-being in daily life are largely unknown. The current study examined day-to-day associations of prosocial activities with emotional and physical well-being, and whether these associations differ with age. We used daily diary data from the National Study of Daily Experiences (NSDE) II (n = 2,016; ages 33-84) and NSDE Refresher Study (n = 774; ages 25-75). Participants completed telephone interviews on 8 consecutive evenings regarding their prosocial activities (formal volunteering, providing unpaid assistance, providing emotional support), well-being (negative affect, stressors, positive events), and physical symptoms. On days when individuals participated in more formal volunteering or provided more unpaid assistance than usual, they experienced more stressors and positive events but no difference in the number of physical symptoms. Negative affect was reduced on volunteering days for older adults but increased for younger adults (NSDE Refresher). Providing emotional support was associated with higher same-day negative affect, more stressors, more positive events, and elevated physical symptoms. Compared to younger and middle-aged adults, older adults experienced less of an increase in stressors and positive events (NSDE II) and negative affect (NSDE Refresher) on days when they provided more emotional support than usual. These findings demonstrate that prosocial activities are associated with both costs (negative affect, stressors, physical symptoms) and benefits (positive events) for same-day well-being. Older age may protect against negative ramifications associated with prosocial activities. (PsycInfo Database Record (c) 2021 APA, all rights reserved).
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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 | 0,000 | 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 ».