Les associations réciproques entre émotions positives et résilience prédisent l’épanouissement chez les adolescents
Bibliographic record
Abstract
Introduction Selon la théorie de l’élargissement et de la construction des émotions positives, les émotions positives contribuent à élargir les pensées et les comportements des individus, ce qui se traduit par une accumulation de ressources (comme la résilience) qui catalysent des spirales ascendantes de bien-être. Or il y a pénurie relative de travaux portant sur cette hypothèse de spirales ascendantes dans le contexte de l’adolescence. Méthodologie Des adolescents (n = 4 064) d’écoles secondaires canadiennes ont été interrogés chaque année pendant trois ans dans le cadre de l’étude COMPASS. Les associations réciproques entre émotions positives et résilience ont été analysées comme prédicteurs de l’épanouissement. Résultats Les adolescents qui ont connu des émotions positives plus fréquemment que d’habitude ont déclaré avoir des niveaux plus élevés de résilience un an plus tard. De même, les adolescents avec des niveaux plus élevés de résilience ont déclaré avoir davantage d’émotions positives l’année suivante. Les niveaux élevés de résilience et d’émotions positives ont prédit positivement l’épanouissement. Conclusion Les émotions positives entraînent une cascade de résultats bénéfiques, notamment une résilience et un bien-être accrus, ce qui catalyse une spirale ascendante vers l’épanouissement. Les opportunités d’accroître ces émotions positives au début de l’adolescence pourraient contribuer à la construction de ressources susceptibles de placer les élèves sur la voie d’un bien-être accru.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".