Testing the religion/spirituality-mental health curvilinear hypothesis using data from many-analysts religion project
Notice bibliographique
Résumé
Findings from the recent Many-Analysts Religion Project (MARP) have been characterized as supporting a robust positive relationship between various measures of religion and aspects of well-being. However different conceptualizations of religiosity (e.g. identity, attendance, belief, conviction) can theoretically be expected to display distinct (e.g. non-linear or curvilinear) patterns of relationships with different manifestations of well-being. Additionally extant analyses of MARP data have not addressed how influences such as social support affect the relationship between religion/spirituality (R/S) and well-being. The present analysis restricted to a subset of countries with the predominant religion of Christianity found that net demographic controls, meaning in life, and enjoyment of life was significantly higher among those identifying as religious, attending religious service, and identifying as believing in God. However, when God was modelled quadratically, both meaning in life and enjoyment of life demonstrated a “J-shaped” relationship, although the nuances for their interpretation were distinct. Thus, partial support was found for a quadradic or “J-shaped” relationship between religious belief and mental well-being. Finally, adjusting estimates for social support tended to diminish the importance of R/S variables for predicting well-being, suggesting that increased well-being evinces a complex relationship with religious belief.
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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 | 0,010 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».