Influence of Life Meaning on Subjective Well-Being of Older People: Serial Multiple Mediation of Exercise Identification and Amount of Exercise
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study aimed to explore the relationship between life meaning and subjective well-being among older people and the mediating role of subjective exercise identification and objective amount of exercise. Methods: A total of 352 older respondents completed four questionnaires: the Chinese life meaning scale, the University of Newfoundland Happiness Scale, the physical activity habits questionnaire, and the exercise identification questionnaire designed for this study. Results: Gender differences existed in the respondents' perception of life meaning, and men had a better perception of life meaning (t = 2.28, SE = 0.63, p < 0.05). There were age differences in the subjective well-being of older people (F = 5.69, partial η2 = 0.03, p < 0.01); the subjective well-being of older individuals steadily declines with rising age. Life meaning not only directly affected the subjective well-being of the respondents but also indirectly influenced their subjective well-being through the following three pathways: life meaning → exercise identification → subjective well-being (mediating effect of 22%); life meaning → amount of exercise → subjective well-being (mediating effect of 22%); and life meaning → exercise identification → amount of exercise → subjective well-being (serial multiple mediation effect of 27%). Conclusion: The more positive the life meaning perception of older people is, the higher their experience of subjective well-being. For older people to sense the meaning of life, we recommend that they realize the importance of physical activities and take the initiative to engage in physical activities to obtain higher subjective well-being.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».