A test of integration of the activation hypothesis and the diathesis‐stress component of the hopelessness theory of depression
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This prospective study tested the integration of the diathesis-stress component of the hopelessness theory of depression (Abramson, Metalsky, & Alloy, 1989) and Persons and Miranda's (1992) activation hypothesis (i.e. depressogenic inferential styles are typically latent cognitive processes that must be primed in order to be accurately assessed). DESIGN: In order to test the diathesis-stress component of the hopelessness theory, we used a short-term longitudinal design. In order to test the activation hypothesis, inferential styles were assessed both before and after a negative cognitive priming questionnaire. METHODS: A group of 165 university students completed measures of inferential styles about the self, consequences, and causes before and after completing a negative cognitive priming questionnaire (Time 1). Participants also completed measures of depressive symptoms prior to completing the cognitive priming questionnaire and 5 weeks later (Time 2). Finally, negative events occurring between Time 1 and Time 2 were assessed. RESULTS: Contrary to the diathesis-stress component of the hopelessness theory, none of the unprimed inferential styles interacted with negative events to predict increases in depressive symptoms. In line with the integration of the hopelessness theory and the activation hypothesis, however, each of the primed inferential styles interacted with negative events to predict increases in depressive symptoms even after controlling for the proportion of variance in depressive symptoms accounted for by the unprimed inferential style stress interactions. CONCLUSION: Individuals with depressogenic inferential styles are likely to show increases in depressive symptoms following the occurrence of negative events. At the same time, these depressogenic inferential styles are typically latent cognitive processes that must be primed in order to be accurately assessed.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».