Associations Between Emodiversity and Mental Health in University Students During the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Emodiversity refers to the breadth and scope of emotions a person experiences day to day and may be uniquely related to mental health mean levels of positive and negative emotion. We examined the associations between positive and negative emodiversity, mean positive and negative emotion, and three mental health indicators: depressive symptoms, anxious symptoms, and overall wellbeing in a sample of undergraduate students (N = 592, 80% women, mode of age = 20 years) during different phases of lockdown during the COVID-19 pandemic. Participants completed a 14-day daily diary survey to assess their daily positive and negative emotions. Results indicated significant interactions between negative emodiversity and mean levels of negative mood in predicting symptoms of depression and anxiety and overall wellbeing. Specifically, for individuals who reported greater mean levels of negative mood, low negative emodiversity was associated with greater depressive and anxious symptoms and lower wellbeing. Results for positive emodiversity were not significant. These associations did not differ across changing pandemic restrictions. Results suggest that rigidity in negative emotions in daily life (i.e., high levels of negative emotion with low diversity in negative emotion states) are an important feature of mental health and wellbeing among university students.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».