Changements sociaux, instabilité et bien-être psychologique : le rôle de la trajectoire de\nla privation relative
Bibliographic record
Abstract
Les comparaisons temporelles sont essentielles pour s’évaluer. Plusieurs études se sont\nintéressées aux conséquences négatives d’être insatisfait à la suite de comparaisons\ntemporelles désavantageuses (c.-à.-d., à la privation relative). Peu d’étude a toutefois\nexaminé l’évolution de ce sentiment d’insatisfaction. Le présent mémoire propose que\nressentir différents niveaux d’insatisfaction au fil du temps, soit une trajectoire instable\nd’insatisfaction, affecte négativement le bien-être psychologique. Trois études\nexpérimentales ont été menées. Les résultats révèlent que percevoir une trajectoire\ninstable d’insatisfaction affecte négativement le bien-être psychologique. Une quatrième\nétude corrélationnelle a été menée au Kirghizstan afin d’examiner si les perceptions\nd’insatisfaction et d’instabilité mesurées à fil de l’histoire d’un groupe sont associées au\nbien-être psychologique lors de changements sociaux. Les résultats suggèrent que\npercevoir un haut niveau d’instabilité et d’insatisfaction au fil du temps est associé\nnégativement au bien-être. Les implications théoriques et méthodologiques sont\ndiscutées.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 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".