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Enregistrement W2165589068 · doi:10.1002/jclp.20723

Prospective evaluation of a cognitive vulnerability‐stress model for depression: the interaction of schema self‐structures and negative life events

2010· article· en· W2165589068 sur OpenAlexaff
Pamela M. Seeds, David J. A. Dozois

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Psychology · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Research Topics
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologySchema (genetic algorithms)Cognitive vulnerabilityCognitionVulnerability (computing)Clinical psychologyDepression (economics)Developmental psychologyDepressive symptomsPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study tested the diathesis-stress component of Beck's (1967) cognitive theory of depression. Initially, participants completed measures assessing cognitive organization of the self-schema and depressive symptoms. One year later, participants completed measures assessing cognitive organization of the self-schema, depressive symptoms, and negative life events. Hierarchical multiple regression analyses, controlling for initial depression, indicated that more tightly interconnected negative content was associated with greater elevations in depressive symptoms following the occurrence of life events. More diffusely interconnected positive content for interpersonal self-referent information also interacted with life events to predict depressive symptoms. Cognitive organization dimensions showed moderate to high stability across the follow-up, suggesting that they may be trait-like vulnerability factors. Implications for the cognitive vulnerability-stress model of depression are discussed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,215
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,363
Tête enseignante GPT0,644
Écart entre enseignants0,280 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations45
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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