Consequences of self-esteem concealment on well-being
Notice bibliographique
Résumé
Low self-esteem is devalued and viewed as a flaw in North American culture (e.g., Cameron, 2016; Cameron, MacGregor & Kwang, 2013; Zeigler-Hill & Myers, 2009), therefore people with lower self-esteem are motivated to conceal it from those around them (Cameron, 2016). The present study attempted to examine whether the act of concealing insecurities (i.e. lower self- esteem) had subsequent impact on well-being. One hundred and eighteen participants, recruited from introductory psychology classes, recorded a video of themselves answering questions to be emailed to a parent or parental figure of their choosing. They were randomly assigned to either conceal their insecurities from their family member (Concealment Condition), or just be themselves (Be Yourself Condition). Well-being was assessed as the presence of authenticity, positive affect, and life satisfaction, and the absence of negative affect and fatigue. Results demonstrated that self-esteem has a prominent impact on well-being, with a main effect of self- esteem on all five measures of well-being. Findings regarding the interaction between self- esteem and condition were inconclusive, due to issues with adherence to the manipulation instructions. Reported self-esteem concealment was significantly correlated with three measures of well-being: authenticity, negative affect, and life satisfaction. Additionally, reported self- esteem concealment partially mediated the relationship between self-esteem and authenticity. Future research investigating the causal order between the constructs of self-esteem, self-esteem concealment, and well-being is suggested.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».