Passion, music, and psychological well-being
Notice bibliographique
Résumé
Passionate music engagement is a defining feature of music fans worldwide. Although benefits to psychosocial well-being are often experienced by fans of music, some fans experience maladaptive outcomes from their music engagement. The Dualistic Model of Passion proposes that two types of passion—harmonious and obsessive—are associated with positive and negative outcomes of passionate engagement, respectively. This model has been employed in research on passion for a wide range of pursuits including music performers, but not for passionate listeners. The present study employed this model to investigate whether (1) harmonious passion for music is associated with positive music listening experiences and/or psychological well-being and (2) obsessive passion for music is associated with negative music listening experiences and/or psychological ill-being. Passionate fans ( n = 197) of 40 different musical genres were surveyed about their experiences when listening to their favorite music. Measures included the passion scale, affective experiences with music, and psychological well-being and ill-being. Results supported the Dualistic Model of Passion. Structural equation modeling revealed that harmonious passion for music predicted positive affective experiences which, in turn, predicted psychological well-being. Conversely, obsessive passion for music predicted negative affective experiences which, in turn, predicted psychological ill-being. The findings suggest that the nature of passionate engagement with music has an integral role in the psychological impact of music engagement and implications for the well-being of music fans.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».