Well-being balance and lived experiences: understanding the impact of life situations on human flourishing
Notice bibliographique
Résumé
Background This study aimed to determine the most significant indicators of positive well-being and understand differences in sources of well-being across different life situations, age groups, genders, and income levels, utilizing a novel measure of positive well-being, the Well-being Balance and Lived Experiences (WBAL) Assessment, which evaluates the frequency of various positive experiences and feelings across a range of activation and arousal levels that have previously been demonstrated to affect subjective well-being and human flourishing. Methods A sample of 496 evaluable subjects aged 20-69 and census-balanced for gender were recruited from a U.S. population panel. Differences in well-being and sources of well-being were analyzed across subgroups via MANOVA analysis followed by post-hoc ANOVA and Tukey’s HSD analyses using Cohen’s d to determine size and direction of effects between categorical subgroups. Results Life situations, including relationship, parenting and employment status, were shown to have a more significant effect on overall well-being than the demographic variables of age, gender and household income. Reported well-being improved significantly with life situations, including companionate relationships ( d =0.38, p <0.001) and parenting ( d =0.35, p <0.001), that provide greater opportunities for more frequent social connection ( d ’s=0.25, p <0.01 to 0.62, p <0.001) and purposeful contribution to others’ well-being ( d ’s=0.34 to 0.71, p <0.001), associated with increased feelings of significance ( d ’s=0.40 to 0.45, p <0.001) and efficacy ( d ’s=0.37 to 0.44, p <0.001). An age-related positivity effect was observed, with older adults reporting more frequent positive feelings than younger age groups ( d =0.31, p <0.01). Measures of mindset positivity, variety of positive experiences and feelings, and frequency and range of positive feelings across arousal levels each corresponded closely with overall well-being. Conclusion Life situations, including relationship, parenting and employment status, had a more broad and significant effect on wellbeing than age, gender or income. Across life situations, purposeful contribution and social connection, with associated feelings of efficacy and significance were key drivers of differences in well-being. Mindset positivity and variety of positive experiences and feelings correspond closely with overall well-being. Findings from this study can help guide the design and implementation of intervention programs to improve well-being for individuals and targeted subgroups, demonstrating the utility of the WBAL Assessment to evaluate discrete modifiable sources of positive well-being.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».