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Enregistrement W4200526836 · doi:10.1093/geroni/igab046.1208

Optimism Is Prospectively Associated With Resilience During the COVID-19 Pandemic

2021· article· en· W4200526836 sur OpenAlexaff
William J. Chopik, Jeewon Oh, Mariah F. Purol, Eric S. Kim

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueOptimism, Hope, and Well-being
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOptimismPandemicLonelinessContext (archaeology)Psychological resilienceCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PsychologyFeelingSocial isolationClinical psychologyMedicineSocial psychologyPsychiatryInternal medicineGeographyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Emerging research has identified how protective factors—like optimism—are associated with resilience to stress during the COVID-19 pandemic. However, the majority of research is cross-sectional, which creates ambiguity around the causal direction because these very protective factors might have also changed due to the pandemic. In the current study, we used longitudinal data from the Health and Retirement Study (N = 921; Mage = 64.54, SD = 10.71; 59.6% female; 57.5% White) to examine how optimism measured in 2016 predicted adjustment during the pandemic (in 2020). Higher baseline levels of optimism were subsequently associated with less worrying and stress resulting from changes in social contacts (βs > |.10|), less loneliness and not feeling overwhelmed (βs > |.16|), and greater COVID-related resilience and benefit-finding (β = .21). The findings will be discussed in the context of mechanisms that facilitate the protective functions of optimism and other psychological characteristics.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,442

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,299 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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