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Enregistrement W2001183576 · doi:10.1348/135910707x251153

Seeing the glass half full: Optimistic expressive writing improves mental health among chronically stressed caregivers

2008· article· en· W2001183576 sur OpenAlexafffund
Corey S. Mackenzie, Ursula J. Wiprzycka, Lynn Hasher, David Goldstein

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Health Psychology · 2008
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health via Writing
Établissements canadiensBaycrest HospitalUniversity of TorontoUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPsychologySession (web analytics)NarrativeMental healthDevelopmental psychologyRandomized controlled trialClinical psychologyPsychotherapistMedicineLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: This study explored treatment mediators among caregivers of older adults who did not benefit from expressive writing in a recently published randomized clinical trial. METHODS: Twenty-seven expressive writing and time management participants completed questionnaires prior to writing, following their fourth writing session, and 1 month later. We examined the effect of group differences in linguistic markers on health improvements. RESULTS AND CONCLUSIONS: Our hypothesis concerning narrative development received no support, and expected links between function words and health were partially confirmed. Results most strongly supported the hypothesis that expressive writing benefited caregivers who used increasingly positive, optimistic, and future-focused language.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,336 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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