WELCOME TO THE CITY: WHAT CAN URBAN CENTERS LEARN FROM RURAL/REMOTE EXPERIENCES WITH TELEPSYCHIATRY?
Notice bibliographique
Résumé
According to Dieneru2019s tripartite model of subjective well-being (SWB), SWB is a complex and multifaceted phenomenon that captures both cognitive (life satisfaction) and affective (positive and negative affect) evaluations of oneu2019s life. However, little consensus has been achieved to date regarding the structure of SWB. A large number of studies have been conducted from a variable-centered perspective, whereas only a handful of studies have investigated how SWB components are organized within individuals. However, the variable-centered approach is based on a dubious assumption about prototypical patterns between components, which neglects the possibility that SWB components can be organized within individuals in a more complex manner. The aim of this study was to investigate SWB structure using person-centered approach and to examine the differences between SWB configurations. The sample included 2369 participants from MIDUS Survey. Participants completed the measures of positive and negative affect, life satisfaction, extroversion, neuroticism, optimism, and number of life events. Using a latent profile analysis, five distinct configurations of SWB were identified: high SWB, medium-high SWB, low SWB, and two incongruent profiles with moderate levels of affective well-being and extremely high or extremely low life satisfaction. The results showed that each SWB configuration demonstrated a unique pattern of associations with SWB determinants, but they also revealed some similarities between profiles. High and low life satisfaction profiles experienced a different number of life events, but they reported similar levels of dispositional traits. Low SWB and low life satisfaction profiles experienced similar number of life events, but low SWB profile had higher neuroticism and lower extroversion. Theoretical implications of the findings will be discussed.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 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 ».