Savoring and dampening with passion: How passionate people respond when good things happen
Notice bibliographique
Résumé
How do people react when they experience a positive event while pursuing a passionate activity? In this research, we conducted three studies to test if the extent to which people respond to positive events by engaging in savoring (i.e., attempting to maintain or enhance positive emotions) and dampening (i.e., attempting to down-regulated or stifle positive emotions) is predicted by levels of harmonious and obsessive passion for an activity. Study 1 (n = 321) and Study 2 (n = 547) both showed that harmonious passion positively predicted savoring, whereas obsessive passion predicted less savoring and greater dampening. Moreover, in Study 2, savoring mediated the relationships between both passion varieties and well-being outcomes. In Study 3, we extended these findings and tested if these relationships depended on whether a positive event was a result of an in-progress or completed achievement. Soccer fans (n = 394) imagined how they would react if their favorite team won either the semi-final (in-progress condition) or final (completed condition) of the ongoing UEFA champions league. In both scenarios, harmonious passion was a stronger predictor of savoring than obsessive passion. Obsessive passion also showed strong relationships with dampening in both scenarios, although this relationship was attenuated in the completed condition. Overall, these results reveal that passion varieties matter for predicting how people manage their good feelings following positive events, a finding that has implications for our understanding of the pathways that link passion varieties with well-being outcomes.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».