Suffering, psychological distress, and well‐being in Indonesia: A prospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Research on the subjective experience of suffering has typically focussed on older clinical samples living in Western, educated, industrialised, rich, and democratic (WEIRD) countries. To further extend the existing body of empirical research on suffering to less WEIRD contexts, we use three waves of data (Wave 1: December 2020; Wave 2: January 2021; Wave 3: February 2021) from a sample of nonclinical Indonesian adults (n = 594) to examine associations between suffering, two indices of psychological distress, and 10 facets of well-being. In our primary analysis, we estimated a series of multiple regression models that adjusted for a range of sociodemographic characteristics, financial and material stability, religious/spiritual factors, prior values of overall suffering, and prior values of each outcome assessed in Wave 1. Results indicated that overall suffering assessed in Wave 2 was associated with an increase in both indices of psychological distress and a decrease in eight facets of well-being assessed in Wave 3. Using a similar analytic approach, results from a secondary analysis indicated that higher scores on both indices of psychological distress and lower scores on seven of the well-being facets assessed in Wave 2 were associated with worse subsequent overall suffering assessed in Wave 3. These findings contribute to empirical literature on the implications of suffering for well-being.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».