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Enregistrement W2279357391 · doi:10.1080/16506073.2015.1104383

Letting go of yesterday: Effect of distraction on post-event processing and anticipatory anxiety in a socially anxious sample

2015· article· en· W2279357391 sur OpenAlexaff
Rebecca A. Blackie, Nancy L. Kocovski

Notice bibliographique

RevueCognitive Behaviour Therapy · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAnxiety, Depression, Psychometrics, Treatment, Cognitive Processes
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDistractionRuminationPsychologyAnxietySocial anxietyClinical psychologyDevelopmental psychologyCognitionAudiologyCognitive psychologyMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

According to cognitive models, post-event processing (PEP) is a key factor in the maintenance of social anxiety. Given that decreasing PEP can be challenging for socially anxious individuals, it is important to identify potentially useful strategies. Although distraction may help to decrease PEP, the findings have been equivocal. The primary purpose of this study was to examine whether a brief distraction period immediately following a speech would lead to less PEP the next day. The secondary aim was to examine the effect of distraction following an initial speech on anticipatory anxiety for a second speech, via reductions in PEP. Participants (N = 77 undergraduates with elevated social anxiety; 67.53% female) delivered a speech and were randomly assigned to a distraction, rumination, or control condition. The following day, participants reported levels of PEP in relation to the first speech, as well as anxiety regarding a second, upcoming speech. As expected, those in the distraction condition reported less PEP than those in the rumination and control conditions. Additionally, distraction following the first speech was indirectly related to anticipatory anxiety for the second speech, via PEP. Distraction may represent a potentially useful strategy for reducing PEP and other maladaptive processes that may maintain social anxiety.

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)0,005
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 seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,337 · 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

Citations26
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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