Cross-Cultural Psychometric Analysis of the Mature Happiness Scale-Revised: Mature Happiness, Psychological Inflexibility, and the PERMA Model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The present study aimed to evaluate the psychometric properties of the Mature Happiness Scale, a measure focused on inner harmony. Mature happiness is achieved when a person can live in balance between both positive and negative aspects of their life. A total sample of 2,130 participants from five countries (Canada: n = 390, United States: n = 223, United Kingdom: n = 512, Spain: n = 724, and Hungary: n = 281) responded to an online survey including the original Mature Happiness Scale, the PERMA-Profiler, and the Acceptance and Action Questionnaire-II. Exploratory and confirmatory factor analyses yielded a one-factor solution with seven positive items (non-reversed). We called this new version of the questionnaire the Mature Happiness Scale-Revised (MHS-R). Measurement invariance was found across countries, age groups, gender, and mental disorder diagnosis. Internal consistency and test–retest reliability were high. Older people, males, and people without a mental disorder diagnosis scored higher in mature happiness than younger ones, females, and those with a mental health disorder diagnosis, respectively. Mature happiness showed strong positive associations with various subscales of the PERMA-Profiler, specifically with positive emotions and meaning in life. In addition, mature happiness was strongly correlated with less negative affect and inner conflict and lower psychological inflexibility, whereas it was moderately correlated with lower loneliness. This validity evidence supports the cross-cultural use of the MHS-R in the aforementioned countries to reliably measure happiness among adults. With its holistic approach, the MHS-R may be a unique complement to other well-being measures, particularly to better predict mental health problems.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».