The Effect of Bonyan-Method Experiential Marathon Structured Groups (BEMSG) on the Elements of the Five-Factor Model of Personality
Notice bibliographique
Résumé
Various studies have shown the effectiveness of marathon groups on improving participants' personality components. For the first time, the present study has studied the effectiveness of one of the oldest marathon groups in Iran on the personality elements of the Big Five model in the nonclinical population. This study was performed quasi-experimental with an experimental (n = 50) and a control group (n = 50). To meet the entry criteria, all applicants were screened while completing a comprehensive demographic questionnaire. The experimental group participated in the marathon group on three days in a row (for 36 hours) and three weekly follow-up sessions. At the end of the third follow-up session, the NEO FFI questionnaire was simultaneously given to the experimental and control groups. The mean difference statistical tests showed that the score of all personality elements in the experimental group compared to the control group had changed significantly (P <0.05). Among these, the largest effects size are related to "extraversion", "responsibility" and "openness to experience" (d> 0.4), respectively. Individual and group constructive experiential games and intensive and sequential feedback processes in Bonyan-method experiential marathon groups seem to improve the Big 5 personality components in the nonclinical population. Considering the relationship between improving the components of personality and mental health, it can be predicted that important steps can be taken to promote the community's mental health and prevent psychological damage by using these groups.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».