Behavioral Activation Therapy: Boosting Happiness and Creativity Among College Students
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to evaluate the effectiveness of Behavioral Activation Therapy (BAT) in enhancing subjective happiness and creative thinking among university students. By addressing psychological well-being and cognitive functioning concurrently, the study sought to provide a comprehensive intervention model for student development. A randomized controlled trial design was employed, involving 30 university students randomly assigned to either an intervention group (n=15) or a control group (n=15). The intervention group participated in eight 75-minute BAT sessions over two months, while the control group received no intervention. Subjective happiness was measured using the Subjective Happiness Scale (SHS), and creative thinking was assessed using the Torrance Tests of Creative Thinking (TTCT). Assessments were conducted at baseline, post-intervention, and at a two-month follow-up. Data analysis included repeated measures ANOVA and Bonferroni post-hoc tests using SPSS version 27. The results indicated a significant increase in subjective happiness and creative thinking scores in the intervention group compared to the control group. The intervention group showed substantial improvements in SHS and TTCT scores from baseline to post-intervention and sustained these gains at the two-month follow-up. The repeated measures ANOVA confirmed significant main effects for time and group, with post-hoc tests revealing specific time points of significant change. Behavioral Activation Therapy significantly enhances subjective happiness and creative thinking among university students. These findings suggest that BAT is an effective intervention for improving psychological well-being and cognitive functioning in this population. Integrating BAT into university wellness programs could provide substantial benefits for student mental health and academic performance.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».