Interventions to Modify Psychological Well-Being: Progress, Promises, and an Agenda for Future Research
Notice bibliographique
Résumé
Psychological well-being, characterized by feelings, cognitions, and strategies that are associated with positive functioning (including hedonic and eudaimonic well-being), has been linked with better physical health and greater longevity. Importantly, psychological well-being can be strengthened with interventions, providing a strategy for improving population health. But are the effects of well-being interventions meaningful, durable, and scalable enough to improve health at a population-level? To assess this possibility, a cross-disciplinary group of scholars convened to review current knowledge and develop a research agenda. Here we summarize and build on the key insights from this convening, which were: (1) existing interventions should continue to be adapted to achieve a large-enough effect to result in downstream improvements in psychological functioning and health, (2) research should determine the durability of interventions needed to drive population-level and lasting changes, (3) a shift from individual-level care and treatment to a public-health model of population-level prevention is needed and will require new infrastructure that can deliver interventions at scale, (4) interventions should be accessible and effective in racially, ethnically, and geographically diverse samples. A discussion examining the key future research questions follows.
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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 | 0,024 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».