Personal Growth and Well-Being in the Time of COVID: An Exploratory Mixed-Methods Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The physical distancing measures necessitated by COVID-19 have resulted in a severe withdrawal from the patterns of daily life, necessitating significantly reduced contact with other people. To many, such withdrawal can be a major cause of distress. But, to some, this sort of withdrawal is an integral part of growth, a pathway to a more enriching life. The present study uses a sequential explanatory QUAN-qual design to investigate whether people who felt that their lives had changed for the better after being forced to engage in physical distancing, what factors predicted such well-being, and how they spent their time to generate this sense of well-being. We invited 614 participants who reported closely following physical distancing recommendations to complete a survey exploring this topic. Our analyses, after controlling for all other variables in the regression model, found a greater positive association between presence of meaning in life, coping style, and self-transcendent wisdom and residualized current well-being accounting for retrospective assessments of well-being prior to physical distancing. An extreme-case content analysis of participants' personal projects found that participants with low self-transcendent wisdom reported more survival-oriented projects (e.g., acquiring groceries or engaging in distracting entertainments), while participants reporting high self-transcendent wisdom reported more projects involving deepening interactions with other people, especially family. Our findings suggest a more nuanced pathway from adversity to a deeper sense of well-being by showing the importance of not merely coping with adversity, but truly transcending it.
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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 | 0,017 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».