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Enregistrement W4284890078 · doi:10.1080/17439760.2022.2093784

A systems perspective on human flourishing: Exploring cross-country similarities and differences of a multisystemic flourishing network

2022· article· en· W4284890078 sur OpenAlexaff
Jan Höltge, Richard G. Cowden, Matthew T. Lee, Andrea Ortega Bechara, Shaun Joynt, Shanmukh V. Kamble, V. V. Khalanskyi, Liudmyla Shtanko, Ni Made Taganing Kurniati, S. Tymchenko, Vitaliy L. Voytenko, Eileen McNeely, Tyler J. VanderWeele

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Positive Psychology · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Research Topics
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlourishingPerspective (graphical)PsychologySocial psychologyDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A systems perspective explains dynamics of human flourishing based on the relations between its constituents. Using cross-sectional data from emerging adults (ages 18–29) in 10 countries (N = 7221), this study explored the interrelatedness among constituents of flourishing – happiness & satisfaction with life, mental & physical health, meaning & purpose, character & virtue, close social relationships, and financial & material stability – within and across countries. Each country’s sample was characterized by a unique flourishing network, although there were similarities. Except for financial & material stability, all constituents were positively related across samples. Financial & material stability showed the highest cross-country heterogeneity in its relations. Happiness & satisfaction with life and meaning & purpose showed the strongest interrelations. A higher level of one constituent was associated with lower network connectivity. This systems perspective extends existing knowledge about the conceptualization of flourishing and how people can be supported to achieve and maintain complete well-being.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,195
Tête enseignante GPT0,479
Écart entre enseignants0,284 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations68
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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