Interventions and policies to enhance wellbeing
Notice bibliographique
Résumé
About the Editors ix Contributors xi Full Contents of Wellbeing: A Complete Reference Guide xiii Introduction to Wellbeing: A Complete Reference Guide xxvii Introduction to this Volume xxxv 1 The State of Wellbeing Science: Concepts, Measures, Interventions, and Policies 1 Felicia A. Huppert Part 1 Individual and Group Interventions across the Life Course 51 2 Parenting Interventions to Promote Wellbeing and Prevent Mental Disorder 53 Sarah Stewart-Brown 3 Promoting Mental Health and Wellbeing in Schools 93 Katherine Weare and Melanie Nind 4 An Exploration of the Effects of Mindfulness Training and Practice in Association with Enhanced Wellbeing for Children and Adolescents: Theory, Research, and Practice 141 Christine Burke 5 MindMatters: Implementing Mental Health Promotion in Secondary Schools in Australia 185 Louise Rowling and Trevor Hazell 6 A Systematic Review of Mental Health Promotion in the Workplace 221 Czeslaw Czabla and Katarzyna Charzynska 7 Wellbeing Begins with We: The Physical and Mental Health Benefits of Interventions that Increase Social Closeness 277 Bethany E. Kok and Barbara L. Fredrickson 8 The Experience Corps: Intergenerational Interventions to Enhance Wellbeing Among Retired People 307 George W. Rebok, Michelle C. Carlson, Kevin D. Frick, Katherine D. Giuriceo, Tara L. Gruenewald, Sylvia McGill, Jeanine M. Parisi, William A. Romani, Teresa E. Seeman, Elizabeth K. Tanner, and Linda P. Fried 9 Enhancing Mental Health and Mental Wellbeing in Older People: Important Concepts and Effective Psychosocial Interventions 331 Anna K. Forsman, Eija Stengard, and Kristian Wahlbeck Part 2 Interventions to Create Positive Organizations and Communities 355 10 Wellbeing as a Business Priority: Experience from the Corporate World 357 Catherine Kilfedder and Paul Litchfield 11 The Power of Philanthropy and Volunteering 387 Sara Konrath 12 Community Change: The Complex Nature of Interventions to Promote Positive Connections 427 Sue Roffey and Jacqueline Barnes 13 The Health and Wellbeing Effects of Active Labor Market Programs 465 Adam P. Coutts, David Stuckler, and David J. Cann Part 3 The Policy Perspective 483 14 Creating Good Lives Through Computer Games 485 Daniel Johnson, Peta Wyeth, and Penny Sweetser 15 Retooling for Wellbeing: Media and the Public s Mental Health 511 Marten W. deVries 16 Policy and Wellbeing: The U.K. Government Perspective 541 David Halpern 17 Measuring what Matters 561 Juliet Michaelson, Charles Seaford, Saamah Abdallah, and Nic Marks 18 Mental Health and Wellbeing at the Top of the Global Agenda 599 Eva Jane-Llopis, Peter Anderson, and Helen Herrman 19 How can Subjective Wellbeing be Improved? 611 John F. Helliwell Index 633
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 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 | 0,014 | 0,079 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,012 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,148 | 0,055 |
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 ».