Study of driving cessation and subjective well-being : predictors, moderators, and comprehensive measures of well-being / by Garrett Kafka.
Notice bibliographique
Résumé
This project examined four issues with respect to driving cessation. The issues were: \n1) group differences as a function of driving status, \n2) prediction of driving cessation, \n3) the utility of using comprehensive measure of subjective well-being to assess the impact of driving cessation, and \n4) the identification of variables that moderate the relationship between \ndriving cessation and subjective well-being. Non-institutionalized persons age 55 years and older were recruited from community, volunteer, and non-profit organizations in Winnipeg, Manitoba and Thunder Bay, Ontario. Two-hundred and twenty-three participants ranging in age from 55 to 91 years completed the study. Of these, 193 (86.9%) were drivers and 29 \n(13.1%) participants were non-drivers. Drivers were younger, in better health, and had higher income and education. Drivers also scored higher on extraversion and lower on neuroticism. Drivers also reported higher life control and life purpose and a more internal locus of control. Among current drivers, logistic regression analysis revealed that psychological variables make a significant unique contribution to predicting driving cessation. Higher life purpose and a more internal locus of control decrease the risk of driving cessation. With respect to the \nthird issue, a comprehensive measure of subjective well-being, the MUNSH, provided a more sensitive assessment of the impact of a set of variables associated with driving cessation on subjective well-being. With respect to moderating factors, income health, and psychological variables moderated the impact of cessation on subjective well-being. The findings of this study indicate that psychological variables are important in driving issues and that it is valuable to study positive aspects of driving cessation in future research. \nStudy group participants from Winnipeg, Manitoba and Thunder Bay, Northwestern Ontario.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».