Advancing complex explanatory conceptualizations of daily negative and positive affect: Trigger and maintenance coping action patterns.
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Notice bibliographique
Résumé
The present study addressed a fundamental gap between research and clinical work by advancing complex explanatory conceptualizations of coping action patterns that trigger and maintain daily negative affect and (low) positive affect. One hundred ninety-six community adults completed measures of perfectionism, and then 6 months later completed questionnaires at the end of the day for 14 consecutive days to provide simultaneous assessments of appraisals, coping, and affect across different stressful situations in everyday life. Multilevel structural equation modeling (MSEM) supported complex explanatory conceptualizations that demonstrated (a) disengagement trigger patterns consisting of several distinct appraisals (e.g., event stress) and coping strategies (e.g., avoidant coping) that commonly operate together across many different stressors when the typical individual experiences daily increases in negative affect and drops in positive affect; and (b) disengagement maintenance patterns composed of different appraisal and coping maintenance factors that, in combination, can explain why individuals with higher levels of self-critical perfectionism have persistent daily negative affect and low positive mood 6 months later. In parallel, engagement patterns (triggers and maintenance) composed of distinct appraisals (e.g., perceived social support) and coping strategies (e.g., problem-focused coping) were linked to compensatory experiences of daily positive affect. These findings demonstrate the promise of using daily diary methodologies and MSEM to promote a shared understanding between therapists and clients of trigger and maintenance coping action patterns that explain what precipitates and perpetuates clients' difficulties, which, in turn, can help achieve the 2 overarching therapy goals of reducing clients' distress and bolstering resilience.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle