Discrepancies confer vulnerability to depressive symptoms: A three-wave longitudinal study.
Notice bibliographique
Résumé
Discrepancies (i.e., a subjective sense of falling short of one's own standards) are a key part of the perfectionism construct. Theory suggests discrepancies confer vulnerability to depressive symptoms. Since most research in this area is cross-sectional, longitudinal research is needed to disentangle directionality of relationships and to permit stronger causal inferences. Determining whether discrepancies are an antecedent of depressive symptoms, a consequence of depressive symptoms, or both is critical to understanding the discrepancies-depressive symptoms relationship. Knowledge about the temporal stability of discrepancies is also only starting to emerge, and it is unclear whether discrepancies predict incremental variance in depressive symptoms above and beyond neuroticism (i.e., a dispositional tendency to experience negative emotional states). The present study tested relationships among discrepancies, neuroticism, and depressive symptoms in 127 1st-year undergraduates using a 3-wave longitudinal design. Results suggest discrepancies may be understood as a trait-state where people are both highly consistent in their rank order on discrepancies and fluctuate somewhat in the level of discrepancies they experience at a particular point in time. As hypothesized, discrepancies predicted increases in depressive symptoms, even after controlling for neuroticism. Contrary to hypotheses, depressive symptoms did not predict changes in discrepancies. This study extends a long tradition of theory noting the depressing consequences of believing that one has fallen short of one's own standards. Harsh self-criticism and unobtainable self-expectations involving a strong sense of imperfection may be part of the premorbid personality of people vulnerable to depressive symptoms.
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 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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».