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Enregistrement W2124817025 · doi:10.1002/ijop.12041

The mediating role of disgust sensitivity and thought‐action fusion between religiosity and obsessive compulsive symptoms

2014· article· en· W2124817025 sur OpenAlexaff
Müjgan İnözü, Fulya Ozcanli Ulukut, Gökçe Ergün, Gillian M. Alcolado

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Psychology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePsychology of Moral and Emotional Judgment
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDisgustReligiosityPsychologyClinical psychologyDevelopmental psychologySocial psychologyAnger

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Psychological theories of obsessions and compulsions have long recognised that strict religious codes and moral standards might promote thought-action fusion (TAF) appraisals. These appraisals have been implicated in the transformation of normally occurring intrusions into clinically distressing obsessions. Furthermore, increased disgust sensitivity has also been reported to be associated with obsessive compulsive (OC) symptoms. No research, however, has investigated the mediating roles of TAF and disgust sensitivity between religiosity and OC symptoms. This study was composed of 244 undergraduate students who completed measures of OC symptoms, TAF, disgust sensitivity, religiosity and negative effect. Analyses revealed that the relationship between religiosity and OC symptoms was mediated by TAF and disgust sensitivity. More importantly, the mediating role of TAF was not different across OC symptom subtypes, whereas the mediating role of disgust sensitivity showed different patterns across OC symptom subtypes. These findings indicate that the tendency for highly religious Muslims to experience greater OC symptoms is related to their heightened beliefs about disgust sensitivity and the importance of thoughts.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,288 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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