Impact of Resilience on Psychological Well-Being
Notice bibliographique
Résumé
Background: The issue of the individual's psychological well-being is one of the most interesting and relevant in psychology. Its study has implications not only for theoretical but also for many of the present practical challenges. This study explores predictors of psychological well-being, one of which is resilience. Objective: The purpose of the study is to analyse psychological well-being predictors and prove that resilience is one of its important predictors. Methods: To achieve the aim, a theoretical grounding of the key concepts was made, and an empirical study was carried out. The following techniques were used: the Ryff Scales of Psychological Well-Being, the Freiburg Personality Inventory and the Maddi's Hardiness Survey. Furthermore, at the empirical level, the characteristics of resilience among different age groups were recorded. Results: The study presents the results of a survey involving 150 people of different ages related to the profession of consulting psychologists. Furthermore, the study identified the following predictors of psychological well-being: resilience, femininity/masculinity, positive attitudes, emotional lability, irritability, and aggression. Conclusions: Based on the study of psychological and pedagogical literature and the study findings, it has been concluded that resilience should be considered a mechanism for achieving psychological well-being. The theoretical analysis described the concepts of "psychological well-being" and "resilience", providing their characteristics and factors.
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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 | 0,000 | 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) | 0,006 | 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 ».