Enduring education and employment: Examining motivation and mechanisms of psychological resilience
Notice bibliographique
Résumé
Resilience, the ability to bounce back from difficult events, is critical for an individual to negotiate stressors and adversity. Despite being widely studied, little is known about the processes involved in the development of resilience. The goal of the studies are to investigate the relationship between motivation orientation, emotional intelligence, cognitive appraisals, and psychological resilience. Two studies, using self-report questionnaires were conducted with employed young adults also enrolled in post-secondary studies (pre- and during the pandemic) to test the tenability of our proposed models. Study 1 and Study 2 showed that emotional intelligence and challenge appraisals were mediators of autonomous motivation and resilience. Study 2 revealed statistically significant differences in mean scores of autonomous motivation and emotional intelligence between non-pandemic students and pandemic students. Based on the findings, it is suggested that autonomous motivation, emotional intelligence, and challenge appraisals are important aptitudes for the development of resilience. Furthermore, findings suggest that social isolation caused by the pandemic may have affected levels of emotional intelligence. Ultimately, the research expands the literature on both self-determination theory and resilience by offering a unique multiple mediation model for predicting the development of resilience within the employed undergraduate population.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».