Protectors of Wellbeing During the COVID-19 Pandemic: Key Roles for Gratitude and Tragic Optimism in a UK-Based Cohort
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has presented a global threat to physical and mental health worldwide. Research has highlighted adverse impacts of COVID-19 on wellbeing but has yet to offer insights as to how wellbeing may be protected. Inspired by developments in wellbeing science and guided by our own theoretical framework (the GENIAL model), we examined the role of various potentially protective factors in a sample of 138 participants from the United Kingdom. Protective factors included physical activity (i.e., a health behaviour that helps to build psychological wellbeing), tragic optimism (optimism in the face of tragedy), gratitude (a prosocial emotion), social support (the perception or experience of being loved, cared for, and valued by others), and nature connectedness (physical and psychological connection to nature). Initial analysis involved the application of one-sample t-tests, which confirmed that wellbeing (measured by the Warwick-Edinburgh Mental Well-being scale) in the current sample (N = 138; M = 46.08, SD = 9.22) was significantly lower compared to previous samples (d = −0.36 and d = −0.41). Protective factors were observed to account for up to 50% of variance in wellbeing in a hierarchical linear regression that controlled for a range of sociostructural factors including age, gender, and subjective social status, which impact on wellbeing but lie beyond individual control. Gratitude and tragic optimism emerged as significant contributors to the model. Our results identify key psychological attributes that may be harnessed through various positive psychology strategies to mitigate the adverse impacts of hardship and suffering, consistent with an existential positive psychology of suffering.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».