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Enregistrement W3165265792 · doi:10.31234/osf.io/dpjuy

Effective Virtual Interventions to Enhance Psychological Capital: A mixed-methods systematic review

2021· preprint· en· W3165265792 sur OpenAlexaff
Joy Xu, Aljeena Rahat Qureshi, Yar Mohamed Al Dabagh, Cynthia Lai Kin, Rida Khan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensUniversity of WaterlooMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionSystematic reviewContext (archaeology)PsychologyOptimismApplied psychologyCritical appraisalGrey literaturePsychological resilienceClinical psychologySocial psychologyMEDLINEMedicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,035
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,096
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,187

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0350,096
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,012
Bibliométrie0,0140,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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.

Tête enseignante Opus0,082
Tête enseignante GPT0,567
Écart entre enseignants0,485 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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