Effective Virtual Interventions to Enhance Psychological Capital: A mixed-methods systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUNDDeveloped from positive psychology, Psychological Capital (PsyCap) entails a collection of intrinsic traits which may be optimized for productive and sustainable outcomes in life. This systematic review explores potential virtual implementation of PsyCap interventions, especially given the digital transition amidst the COVID-19 pandemic and its potential usage in the future.METHODSUtilizing a mixed-methods systematic review, this convergent integrated synthesis involves database searches conducted in APA PsychINFO, Web of Science and PubMed with literature published between 1995 and 2020. This systematic review follows the Preferred Reporting Items for Systematic Review and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines with a registered PROSPERO protocol. With diverse study designs and accompanying grey literature, heterogeneity precluded statistical analysis for qualitative presentation of included studies. Study screening, extraction, and quality appraisal (using the Mixed Methods Appraisal Tool) were performed by two authors independently and reconciled. Disagreements were resolved by a third author.RESULTSPresent literature has determined effective increase of PsyCap with the PCI Intervention Model. Strengths-based interventions assisted in identifying individual recognition in strengths to maximize potential and increase PsyCap. Other interventions have been found to support hope, self-efficacy, resilience, or optimism (HERO).CONCLUSIONOverall, interventions from included studies showed effective improvement in HERO elements and increased PsyCap in individuals in academia and the workplace. In the context of the COVID-19 pandemic and future application, PsyCap interventions may be further explored and modified for virtual implementation for young adults.
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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 | 0,035 | 0,096 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».