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Enregistrement W4411092707 · doi:10.1177/09526951251336898

Well-being at the cost of welfare: Learned helplessness and responsibility in positive psychology and American policy

2025· article· en· W4411092707 sur OpenAlexaff
Ian J. Davidson

Notice bibliographique

RevueHistory of the Human Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychological Well-being and Life Satisfaction
Établissements canadiensConcordia University of Edmonton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLearned helplessnessWelfarePsychologyPositive psychologyMoral responsibilitySocial psychologyPositive economicsEconomicsPolitical scienceEpistemologyPhilosophyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article I trace the connected histories of well-being and welfare within contemporary American social science and policy. Focusing on the postwar concept of learned helplessness and its associated notions like hopelessness, industriousness, and laziness, I trace a genealogy that is part of the story of the rise of positive psychology, as well as the disciplinary and cultural shift toward self-control, self-monitoring, and other aspects of a moral self-governance founded on values of responsibility and persistence in pursuing personal well-being. Springing from animal research on rats, dogs, and pigeons, then swiftly toward human subjects such as sufferers of depression, students, and welfare recipients, the trajectory from helplessness and hopelessness toward responsibility and persistence followed and possibly influenced both attitudes toward welfarism and changes in American welfare policies. From Curt Richter’s work on hopeless rats to Martin Seligman and colleagues’ decades-spanning work that culminated in positive psychology (part of the wider happiness studies and science of well-being movements), psychological research is framed within the wider history of American welfare. Coinciding with a growing disciplinary inclination toward individual self-improvement that valued personal responsibility and persistence as key virtues, welfare was continually reformed and dismantled under the same principles.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,334
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,006
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,343 · 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.

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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