Kindness Is the Language That the Deaf Can Hear and the Blind Can See: Kindness, Theory of Mind and Well-Being in Adolescents
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: This mixed-methods, cross-sectional study explored adolescent understandings of kindness, and interconnections amongst Theory of Mind (ToM; ability to attribute mental states to oneself and others), kindness, compassion, and social-psychological well-being components in 318 participants aged 10–18 (Mage = 14.58, SD = 2.31). Methods: Participants completed a battery of self-report measures and wrote responses to open-ended questions about kindness in different relational and situational contexts. Results: Most adolescents gave other-oriented, psychological definitions of kindness, increasing in detail with age. Content analysis revealed main themes of helping, followed by proactive support and respect, and differed according to the identity of the recipient (stranger, self, others), and situational context (home, school). Results showed significant positive correlations between perceptions of kindness and social (but not psychological) well-being, with gender and age differences. High levels of ToM related to high levels of perceived compassion and kindness for others, and the relations strengthened with age. Conclusions: The results highlight implications for future research on adolescents’ perceptions of prosociality, and kindness-based mental health interventions that promote social cognition and prosocial acts.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».