Susceptibility to cognitive distortions: the role of eating pathology
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Thought-Shape Fusion (TSF) and Thought-Action Fusion (TAF) are cognitive distortions that are associated with eating and obsessional pathology respectively. Both involve the underlying belief that mere thoughts and mental images can lead to negative outcomes. TSF involves the belief that food-related thoughts lead to weight gain, body dissatisfaction, and perceptions of moral wrong-doing. TAF is more general, and involves the belief that merely thinking about a negative event (e.g., a loved one getting into a car accident) can make this event more likely to happen, and leads to perceptions of moral wrong-doing. However, the shared susceptibility across related cognitive distortions-TAF and TSF-has not yet been studied. METHOD: The effects of TSF and TAF inductions in women with an eating disorder (n = 21) and a group of healthy control women with no history of an eating disorder (n = 23) were measured. A repeated-measures design was employed, with all participants exposed to a TSF, TAF and neutral induction during three separate experimental sessions. Participants' cognitive and behavioral responses were assessed. RESULTS: Individuals with eating disorders were more susceptible to TSF and TAF than were control participants, demonstrating more neutralization behavior after TSF and TAF inductions (i.e., actions to try to reduce the negative effects of the induction), and reporting higher levels of trait TAF and TSF than did controls. CONCLUSIONS: Individuals with eating disorders are particularly susceptible to both TAF and TSF. Clinical implications of these findings will be discussed.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».