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Enregistrement W4298005158 · doi:10.1177/19485506221125416

Happy Days: Resolving the Structure of Daily Subjective Well-Being, Between and Within Individuals

2022· article· en· W4298005158 sur OpenAlexaff
Michael A. Busseri, David B. Newman

Notice bibliographique

RevueSocial Psychological and Personality Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychological Well-being and Life Satisfaction
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental Health
Mots-clésPsychologyConceptualizationStructural equation modelingSubjective well-beingLife satisfactionMultilevel modelWell-beingPersonalitySocial psychologyAffect (linguistics)Developmental psychologyTraitBig Five personality traitsLatent variableStatisticsHappinessMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We address the long-standing confusion concerning the conceptualization and structure of subjective well-being (SWB) by examining daily variation in life satisfaction (LS), positive affect (PA), and negative affect (NA). A total of 911 participants provided daily ratings of LS, PA, and NA over 14 days. Between- and within-individual variations in daily SWB were simultaneously modeled using dynamic structural equation modeling and random intercept cross-lagged panel modeling. Parameter estimates were highly consistent across approaches. Strong loadings from LS, PA, and NA were observed on latent SWB factors, both between and within individuals; cross-lagged predictive effects among SWB components were small and inconsistent across adjacent days within individuals. Findings provide compelling new evidence supporting a hierarchical conceptualization of SWB as an underlying (latent) sense of well-being reflected in daily experiences of LS, PA, and NA. Implications for studying stable (trait-like) and dynamic (time-varying) aspects of other multidimensional constructs in social and personality psychology are discussed.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,310 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations14
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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