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Enregistrement W4280599991 · doi:10.1177/08902070221081316

A longitudinal study of dispositional compassion in Syrian origin young adults resettling in the Netherlands

2022· article· en· W4280599991 sur OpenAlexaff
Odilia M. Laceulle, Jennifer E. Stellar, Kinan Alajak, Eva Alisic, Al Sawaf Zeina, Laurien Meijer, Neha Moopen, Mooren Trudy, İlayda Özoruç, Haza Rahim, Duygu Taşfiliz, Renée Zonneveld, Joanne M. Chung

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Personality · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesJohn Templeton Foundation
Mots-clésPsychologyCompassionFacet (psychology)Developmental psychologyLongitudinal studyDemographyBig Five personality traitsSocial psychologyPersonality

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,686

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,071
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,290 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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