Sobering stories: Narratives of self-redemption predict behavioral change and improved health among recovering alcoholics.
Notice bibliographique
Résumé
The present research examined whether the production of a narrative containing self-redemption (wherein the narrator describes a positive personality change following a negative experience) predicts positive behavioral change. In Study 1, we compared the narratives of alcoholics who had maintained their sobriety for over 4 years with those of alcoholics who had been sober 6 months or less. When describing their last drink, the former were significantly more likely to produce a narrative containing self-redemption than the latter. In Study 2, we examined the relation between the profession of self-redemption and behavioral change using a longitudinal design, by following the newly sober alcoholics from Study 1 over time. Although indistinguishable at initial assessment, newly sober alcoholics whose narratives included self-redemption were substantially more likely to maintain sobriety in the following months, compared to newly sober alcoholics who produced nonredemptive narratives; 83% of the redemptive group maintained sobriety between assessments, compared to 44% of nonredemptive participants. Redemptive participants in Study 2 also demonstrated improved health relative to the nonredemptive group. In both studies, the effects of self-redemption on sobriety and health held after controlling for relevant personality traits, alcohol dependence, recovery program involvement, initial physical and mental health, and additional narrative themes. Collectively, these results suggest that the production of a self-redemptive narrative may stimulate prolonged behavioral change and thus indicate a potentially modifiable psychological process that exhibits a major influence on recovery from addiction.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».