Replication: Self-Compassion and Health-Promoting Lifestyle Behaviours in Albertan University Students During the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Self-compassion as a predictor for health-promoting behaviours has been the subject of several research studies. Self-kindness, common humanity, and mindfulness have been repeatedly positively correlated with health-promoting behaviours in individuals, such as eating well and doing physical activity (Gedik, 2019; Holden et al., 2020). We hypothesized that the positive components of self-compassion (self-kindness, common humanity, and mindfulness) would positively correlate with health-promoting behaviours. In an attempt to replicate Gedik’s (2019) study, researchers recruited 294 Albertan post-secondary students to respond to an online-based questionnaire. Participants filled out both the Self-Compassion Scale (SCS) (Neff, 2003b) and the Health Promoting Lifestyle Profile II (Walker et al., 1995). Findings revealed that, unlike Gedik (2019), isolating behaviours such as feeling cut-off from the world are indicative of improved stress management. Therefore, Gedik’s (2019) results were not replicated. This research’s implications are essential when considering the factorial breakdown of self-compassion and how the factorial relationships to health behaviours are affected by varying populations and contexts. Specifically, the occurrence of the COVID-19 pandemic and its resulting restrictions must be considered when interpreting the results presented in this current study.
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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 | 0,009 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».