Passion for Violently Themed Music and Psychological Well-Being: A Survey Analysis
Notice bibliographique
Résumé
While the benefits to mood and well-being from passionate engagement with music are well-established, far less is known about the relationship between passion for explicitly violently themed music and psychological well-being. The present study employed the Dualistic Model of Passion to investigate whether harmonious passion (i.e., passionate engagement that is healthily balanced with other life activities) predicts positive music listening experiences and/or psychological well-being in fans of violently themed music. We also investigated whether obsessive passion (i.e., uncontrollable passionate engagement with an activity) predicts negative music listening experiences and/or psychological ill-being. Fans of violently themed music (N = 177) completed the passion scale, scale of positive and negative affective experiences, and various psychological well- and ill-being measures. As hypothesised, harmonious passion for violently themed music significantly predicted positive affective experiences which, in turn, predicted psychological well-being. Obsessive passion for violently themed music significantly predicted negative affective experiences which, in turn, predicted ill-being. Findings support the Dualistic Model of Passion, and suggest that even when music engagement includes violent content, adaptive outcomes are often experienced. We propose that the nature of one’s passion for music is more influential in predicting well-being than the content or valence of the lyrical themes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».