The Role of Self-Compassion in Buffering Symptoms of Depression in the General Population
Notice bibliographique
Résumé
Self-compassion, typically operationalized as the total score of the Self-Compassion Scale (SCS; Neff, 2003b), has been shown to be related to increased psychological well-being and lower depression in students of the social sciences, users of psychology websites and psychotherapy patients. The current study builds on the existing literature by examining the link between self-compassion and depressive symptomatology in a sample representative of the German general population (n = 2,404). The SCS subscales of self-judgment, isolation, and over-identification, and the "self-coldness", composite score, which encompass these three negative subscales, consistently differed between subsamples of individuals without any depressive symptoms, with any depressive syndromes, and with major depressive disorder. The contribution of the positive SCS subscales of self-kindness, common humanity, and mindfulness to the variance in depressive symptomatology was almost negligible. However, when combined to a "self-compassion composite", the positive SCS subscales significantly moderated the relationship between "self-coldness" and depressive symptoms in the general population. This speaks for self-compassion having the potential to buffer self-coldness related to depression--providing an argument for interventions that foster self-caring, kind, and forgiving attitudes towards oneself.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».