A longitudinal study of dispositional compassion in Syrian origin young adults resettling in the Netherlands
Notice bibliographique
Résumé
Background Dispositional compassion is regarded as a facet of Agreeableness, an emotional driver of prosociality, and a primary marker of adjustment. We examined changes in dispositional compassion in Syrian young adults resettling in the Netherlands, as well as the role of migration-related and demographic variables in this change. Methods We analyzed data from a 4-wave (T1-T4), 13-month longitudinal study ( N = 168; T1 M age = 28.1 years, 70% male) using Latent Growth Curve Modelling (LGCM) in Mplus. Results Bivariate correlations indicated moderate test-retest correlations across the four waves of dispositional compassion and several correlations with the migration-related and demographic variables. A LGCM indicated a high initial level and small linear decrease in compassion over the four waves. Except for a link between pre-migration adversity and the intercept, the migration-related and demographic variables were not related to either the intercept of the slope of dispositional compassion. Conclusion Results suggest that high levels of dispositional compassion may be common for Syrian young adults with refugee backgrounds, but on average, slowly decreases over time. The cross-sectional associations between migration-related and demographic variables and dispositional compassion in the absence of a prospective one emphasize the importance of longitudinal research for understanding trajectories of adjustment.
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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 | 0,006 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».