The Co-Development of Generativity and Well-Being into Early Late Life
Notice bibliographique
Résumé
The current manuscript replicates and extends the few existing studies of generativity in later adulthood with regard to two aims: (1) to model individual differences in the development of generativity into early late life and (2) to quantify the relationship between development in generativity and development in well-being into late midlife and early older adulthood. Data from the Rochester Adult Longitudinal Study (RALS) are used to address these aims in a preregistered secondary analysis of existing RALS data (see https://osf.io/syp2u). Analyses quantify individual development of generativity in a sample of 284 RALS participants who completed the Loyola Generativity Scale (LGS; McAdams & de St. Aubin, 1992) and the Psychological Well-Being Scale (PWB; Ryff, 1989a) during the most recent two waves of the RALS (2000 – 2012). Both generativity and well-being demonstrated substantial rank-order stability and mean-level change as well as individual variability on both. Dual score change models showed a robust concurrent relationship between both constructs at the first assessment and meaningful correlated change between generativity and well-being over time. While demographic covariates were not associated with study findings, one of the most important limitations of the RALS is the racial and ethnic homogeneity of the sample that constrains generalizability to other racial and ethnic groups. Results are discussed in the context of our current understanding of the development and impact of generativity in later adulthood anddirections for future research in this area are identified.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».