Cognitive Representations in a Self-regulation Model of Depression: Effects of Self–Other Distinctions, Symptom Severity and Personal Experiences with Depression
Notice bibliographique
Résumé
Using Leventhal's self-regulation model, this research investigated cognitive representations of depression in the context of previous work on mental health literacy. Undergraduates rated vignettes that systematically varied the target person (self or other) and depressive symptom severity (mild or moderate). Moderate symptoms, as expected, were viewed as more serious and debilitating than mild symptoms. Also as predicted, a self-positivity bias was evident, with cognitive representations for depression being less extreme for the self, when compared to another. Participants ascribed a shorter timeline, more situational than dispositional causes, less helpfulness for professional assistance, less severe consequences, and lower severity labels for the depressive symptoms that were self-referenced. Many of these self-positivity effects also remained evident in a further vignette that portrayed a month-long escalation of self-referent symptoms from mild to moderate. Greater personal experience with depression also had some limited impact on cognitive representations for the self-referent condition. Overall, these findings provide strong support for several facets of a self-regulation model of depression. They thus indicate a need for depression literacy research to more fully consider the influences of target person and symptom severity on cognitive representations of depression. Practical applications of the results to preventative efforts are also discussed.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».