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Enregistrement W4223901832 · doi:10.1037/ocp0000324

Is primary appraisal a mechanism of daily mindfulness at work?

2022· article· en· W4223901832 sur OpenAlexaff
Stephanie D Jamieson, Michelle R. Tuckey, Yiqiong Li, Amanda D. Hutchinson

Notice bibliographique

RevueJournal of Occupational Health Psychology · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMindfulness and Compassion Interventions
Établissements canadiensWorkplace Health, Safety and Compensation Commission
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMindfulnessPsychologyPsycINFOStressorCoping (psychology)Cognitive appraisalStructural equation modelingAffect (linguistics)Occupational stressClinical psychologyMultilevel modelContext (archaeology)MEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In two studies, we examined primary appraisal as a potential mechanism of workplace mindfulness, grounded in the Transactional Model of Stress and Coping. In Study 1, multilevel structural equation modeling utilizing diary data from 58 employees across 5 working days showed that daily challenge appraisal mediated the positive relationship between mindfulness and high-activation positive affect, and daily threat appraisal mediated the negative relationship between mindfulness and high-activation negative affect. In Study 2, 69 employees participated in a randomized control trial comparing self-directed mindfulness training with a wait-list control. Latent growth curve modeling demonstrated that the intervention produced a greater increase in daily mindfulness relative to the control condition. In turn, the rate of change in daily mindfulness influenced the change rate of appraisal, and daily appraisal influenced affect, as expected. Together, these studies indicate one way in which mindfulness may help employees to thrive at work is by adaptively shaping the stressor appraisal process, and that connecting mindfulness training to primary appraisal may bolster the potential beneficial effects in the work context. (PsycInfo Database Record (c) 2022 APA, all rights reserved).

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,538
Score d'incertitude au seuil0,945

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0550,000

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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,360 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations22
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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