Emotional responses to a global stressor: Average patterns and individual differences
Notice bibliographique
Résumé
Major stressors often challenge emotional well-being—increasing negative emotions and decreasing positive emotions. But how long do these emotional hits last? Prior theory and research contain conflicting views. Some research suggests that most individuals’ emotional well-being will return to, or even surpass, baseline levels relatively quickly. Others have challenged this view, arguing that this type of resilient response is uncommon. The present research provides a strong test of resilience theory by examining emotional trajectories over the first 6 months of the COVID-19 pandemic. In two pre-registered longitudinal studies (total N =1147), we examined average emotional trajectories and predictors of individual differences in emotional trajectories across 13 waves of data from February through September 2020. The pandemic had immediate detrimental effects on average emotional well-being. Across the next 6 months, average negative emotions returned to baseline levels with the greatest improvements occurring almost immediately. Yet, positive emotions remained depleted relative to baseline levels, illustrating the limits of typical resilience. Individuals differed substantially around these average emotional trajectories and these individual differences were predicted by socio-demographic characteristics and stressor exposure. We discuss theoretical implications of these findings that we hope will contribute to more nuanced approaches to studying, understanding, and improving emotional well-being following major stressors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».