Mattering and Anti-Mattering in Emotion Regulation and Life Satisfaction: A Mediational Analysis of Stress and Distress During the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
The current study focused primarily on the associations that feelings of not mattering have with life satisfaction, stress, and distress among students trying to cope with the uncertain and novel circumstances brought about by the COVID-19 pandemic. A sample of 350 University students from Italy completed measures that included the General Mattering Scale and the Anti-Mattering Scale, as well as measures of self-esteem, difficulties in emotion regulation, life satisfaction, perceived stress, anxiety, and depression. Psychometric analyses confirmed the factor structure, reliability, and validity of the General Mattering Scale and the Anti-Mattering Scale. As expected, feelings of not mattering were associated with lower life satisfaction as well as with greater reported difficulties in emotion regulation, stress, and distress. Mattering and self-esteem were both unique predictors of levels of life satisfaction during the pandemic. The results of mediational analyses suggested that individuals who feel as though they do not matter may be especially vulnerable to stress, depression, and anxiety and this may promote a decline in life satisfaction. Given the potential destructiveness of feelings of not mattering, in general but especially during a global pandemic, it is essential to proactively develop interventions and programs that are designed to enhance feelings of mattering and reduce anti-mattering experiences and feelings.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».