Passion for Violently Themed Music and Psychological Well-Being: A Survey Analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle