Embracing life's challenges: Developing a tool for assessing resilient mindset in second wave positive Psychology
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study is to develop and validate the Resilient Mindset Scale (RMS), a brief tool designed to measure resilient mindset among Turkish individuals. Additionally, the study aims to explore the relationship between resilient mindset and mental well-being among adolescents and young adults, providing further evidence in this domain. The exploratory factor analysis, conducted with a sample of 327 participants, revealed that the RMS has a unidimensional structure consisting of six items that effectively measure core indicators of a resilient mindset. Subsequent confirmatory factor analysis, conducted with a sample of 338 participants, confirmed the one-factor structure, demonstrating a good-data model fit with strong factor loadings and internal reliability estimates. Further analyses demonstrated moderate to strong correlations between resilient mindset and mental well-being indicators. Moreover, the latent variables path model revealed that the measurement model had a moderate to strong predictive effect on positive academic functioning, psychological well-being, and psychological distress. These findings establish the psychometric reliability and validity of the RMS as a measurement tool for assessing a resilient mindset among adolescents and young adults. Mental health providers can integrate the concept of a resilient mindset into therapeutic approaches and interventions to foster resilience and enhance mental well-being.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».