Character Strengths as a Predictor of Adult Friendship Quality and Satisfaction: Implications for Psychological Interventions
Notice bibliographique
Résumé
Since the birth of positive psychology, character strengths-based interventions aiming at promoting wellbeing have become very popular. However, there are only a few previous studies focusing on the associations of character strengths with social wellbeing, e.g., positive outcomes in close relationships. The aim of the present study was to investigate the associations between character strengths and positive adult friendship outcomes (i.e., friendship quality, satisfaction, and number of friends). The effects of age and gender were also examined. A total of 3051 adults aged from 18 to 65 years participated in the study. The Values-In-Action Inventory of Strengths-120 and the McGill Friendship Questionnaires (measuring friendship quality and satisfaction) were used. The results indicated that all character strengths positively correlated with friendship variables, while specific strengths predicted adult friendship quality (love, kindness, honesty, and curiosity), satisfaction (kindness, honesty, modesty, spirituality, love, and bravery), and number of friends (curiosity and persistence). Age, gender, and gender of the friend dyad (same and opposite-sex friendships) moderated only three of these effects. Practical implications for designing and implementing strengths-based positive friendship interventions in several contexts, such as university, workplace, and counselling are discussed.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».