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Enregistrement W2165029692 · doi:10.1080/09658211.2012.713970

The autobiography of addiction: Autobiographical reasoning and psychological adjustment in abstinent alcoholics

2012· article· en· W2165029692 sur OpenAlexafffund
William L. Dunlop, Jessica L. Tracy

Notice bibliographique

RevueMemory · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueIdentity, Memory, and Therapy
Établissements canadiensUniversity of British Columbia HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPsychologyPrideNarrativeAutobiographical memoryAggressionAddictionSelfMental healthPsychopathologyDevelopmental psychologyClinical psychologySocial psychologyPsychotherapistCognitionPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The narration of drinking experiences plays a central role in many alcohol rehabilitation programmes, yet few researchers have considered whether alcoholics' stories about such experiences relate to their psychological adjustment. Here we examine the extent to which drinking stories of abstinent alcoholics reflect autobiographical reasoning processes denoting self-change and self-stability, and whether these processes are associated with adjustment. Participants who revealed a positive self-change in their narratives about drinking demonstrated higher levels of self-esteem, authentic pride, and mental health compared to those who did not. In contrast, those who implied a sense of self-stability in their narratives demonstrated higher levels of hubristic pride and aggression, and poorer mental health. These results suggest that narrating positive self-change in the wake of substance abuse may underlie psychological adjustment, whereas establishing self-stability in these experiences may impede adjustment. More broadly, these findings underscore the importance of recognising the multi-dimensional nature of autobiographical reasoning.

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)0,006
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,294 · 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

Citations27
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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