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Enregistrement W4411046817 · doi:10.1007/s11482-025-10462-w

A Cross-cultural Study On the Association Between Societal Conditions and the Idealization of Happiness

2025· article· en· W4411046817 sur OpenAlexaff
Xiaobin Lou, Brian W. Haas, John M. Zelenski, Cai Xing, Vivian L. Vignoles, Christin‐Melanie Vauclair, Wijnand A. P. van Tilburg, Yukiko Uchida, Julien Teyssier, Cláudio Torres, Chien‐Ru Sun, Stanislava Stoyanova, Maria Stogianni, Iva Poláčková Šolcová, David Sirlopú, Ursula Serdarevich, Heyla A. Selim, Rūta Sargautytė, Espen Røysamb, Vladyslav Romashov, Muhammad Rizwan, Zoran Pavlovid, Vassilis Pavlopoulos, Joonha Park, Yvette van Osch, Ayu Okvitawanli, Azar Nadi, Martín Nader, Nur Fariza Mustaffa, Elke Murdock, Oriana Mosca, Tamara Mohorić, Pablo Eduardo Barrientos Marroquin, Fridanna Maricchiolo, Arina Malyonova, Magdalena Łużniak‐Piecha, Vivian Miu‐Chi Lun, Xinhui Liu, Liman Man Wai Li, J. Hannah Lee, Anna Kwiatkowska, Nicole Kronberger, Olga Kostoula, Aleksandra Kosiarczyk, Agata Kocimska‐Zych, Lucie Klůzová Kráčmarová, Natália Kaščáková, İ̇dil Işık, Eric R. Igou, David O. Igbokwe, Diana Boer, Alin Gavreliuc, Ragna B. Garðarsdóttir, Vladimer Lado Gamsakhurdia, Márta Fülöp, Carla Sofia Esteves, Alejandra del Carmen Domínguez Espinosa, Patrick Denoux, Michael Harris Bond, Arno Baltin, Douglas Arevalo, Lily Appoh, Isabelle Albert, Charity S. Akotia, Mladen Adamovic, Kuba Kryś

Notice bibliographique

RevueApplied Research in Quality of Life · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCultural Differences and Values
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdealizationQuality of Life ResearchHappinessAssociation (psychology)SociologyPsychologySocial psychologyPublic healthMedicinePsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Although most people aspire to be happy, the extent to which people pursue or idealize experiencing high levels of happiness does differ according to sociocultural context. This study was designed to elucidate which societal and cultural indicators are the most conducive to fostering high levels of happiness idealization. To accomplish this goal, we measured levels of happiness idealization for 11,170 participants residing in 43 different countries. We utilized machine learning (random forests approach) to examine how well an array of 18 different societal and cultural-level indicators were associated with country-level happiness idealization. We found robust and consistent evidence that greater cultural religiosity was associated with reduced idealization of happiness across four different types of happiness, including life satisfaction and interdependent happiness. These findings demonstrated that how much happiness is pursued varies considerably according to sociocultural context and highlights the role of cultural religiosity in shaping how people think about high levels of happiness.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,576
Score d'incertitude au seuil0,268

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,417
Tête enseignante GPT0,587
Écart entre enseignants0,170 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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