Mindfulness and psychological capital: examining the role of intention from the person perspective in a multi-week mindfulness training program
Notice bibliographique
Résumé
Purpose When evaluating the efficacy of mindfulness interventions, most studies take a linear approach to explore how an intervention impacts different outcomes for individuals, and rarely is the role of intention examined. This research takes a configural approach to consider how various elements of a participant’s training expectations and their experience in the training condition combine to predict increases in psychological capital. Design/methodology/approach Employees from hospital settings were randomized into three conditions (mindfulness training, active control (Pilates), and wait-list control group) and completed surveys at three time points (baseline, post-training and three months post-training). A qualitative comparative analysis was applied to see what combinations of motivational elements were associated with increases in psychological capital. Findings We find that all three conditions can boost their psychological capital based on different configurations involving efficacy beliefs, baseline states of well-being (psychological capital and perceived stress) and changes in levels of mindfulness and perceived stress. Research limitations/implications Individual characteristics, like motivation, expectancy and baseline needs, are an important consideration in addition to the training condition itself when determining whether a training is efficacious. Practical implications It is of increasing importance that organizations find ways to support employee well-being. Offering a variety of psychological and physical interventions can improve psychological capital. Applying needs assessments that clarify the desires, needs and expectations employees hold may help with intervention efficacy. Originality/value The current study offers an innovative methodology through which realist evaluation approaches can consider multiple factors to predict outcomes.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».