Inferential confusion, obsessive beliefs and obsessive–compulsive symptoms: a multidimensional investigation of cognitive domains
Notice bibliographique
Résumé
Generally, research into the relationship between cognitive domains and obsessive-compulsive symptoms involves the use of scales that are highly intercorrelated with each other. The current study investigates the relationship between cognitive constructs and obsessive-compulsive symptoms using the item set of the Obsessive Beliefs Questionnaire and the Inferential Confusion Questionnaire. In order to create constructs that would not be excessively correlated with each other, factor scores were used to investigate the relationship between cognitive domains and obsessive-compulsive symptoms. Factor analysis followed by oblique rotation resulted in four moderately correlated cognitive constructs (importance/control of thoughts, inferential confusion/threat estimation, perfectionism/certainty and responsibility for preventing harm). With the exception of responsibility for preventing harm, the cognitive constructs under investigation were quite strongly related to obsessive-compulsive symptoms. In particular, hierarchical regression revealed the construct inferential confusion/threat estimation to be a global and strong predictor of obsessive-compulsive symptoms, followed by the constructs of perfectionism/certainty and the construct importance/control. Responsibility for preventing harm acted to be a negative predictor of obsessive-compulsive symptoms. It is concluded that the construct of inferential confusion acts as a more powerful predictor of obsessive-compulsive symptoms than any specific obsessive belief
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».