None the wiser: Year-long longitudinal study on effects of adversity on wisdom
Notice bibliographique
Résumé
Research on consequences of adversity appears inconclusive. Adversity can be detriment to mental health, promoting maladaptive patterns of thoughts. At the same time, posttraumatic growth studies suggest that overcoming major adversity facilitates growth in wisdom-related patterns of thoughts. We address this puzzle by examining how distinct types of adversity impact wisdom over time and how individual differences in self-distanced (rather than self-immersed) reflection on adversity relate to different wisdom trajectories. In a four-wave prospective year-long study, participants ( N = 499) recalled and reflected every three months on the most significant recent adverse event in their life. They reported how much they engaged in wise reasoning—intellectual humility, open-mindedness to diverse perspectives and change, search for compromises and resolution—as well as self-distancing during reflections. Independent raters identified seven distinct adversity types (e.g. social conflict, economic hardship, major trauma) in open-ended descriptions. Growth curve analyses revealed little evidence of positive change in wise-reasoning over the course of a year, and some evidence of negative change for health-related adversity. Although self-distancing was associated with stability in wisdom, self-immersing was associated with negative change in wisdom in reflections on social conflicts over time. We discuss implications these results have for adversity, change vs. resilience in character strengths, and self-distancing.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,004 |
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 ».