Mindfulness as an Alternative for Supporting University Student Mental Health: Cognitive-Emotional and Depressive Self-Criticism Measures
Notice bibliographique
Résumé
Increases in university-based mental health problems require alternative mental health programs, applicable to students with elevated psychological risks due to personality traits. This study examined the cognitive-emotional outcomes of a university mindfulness meditation (MM) program and their relationship with Self-Criticism (SC), a personality factor linked to depressive vulnerability. University students (n = 71) were assessed at baseline with the Depressive Experiences Questionnaire (DEQ), a measure of depressive personality traits, and two outcome measures: Profile of Mood States (POMS) and Anxiety Sensitivity Index (ASI). Students attending the MM program were reassessed for outcomes at 3 follow up assessments over 2 semesters. Repeated measures analyses of variance revealed improved within-subjects effects with large or very large effect sizes for the subsample that completed the MM program (n = 18) on the POMS Tension-Anxiety, POMS Depression, POMS Fatigue, and Anxiety Sensitivity Index. Multiple linear regression using self-criticism as a predictor of change in depressed mood revealed that higher self-criticism predicted greater reductions in POMS Depression. This study provides evidence for MM-related cognitive-emotional benefits, suggesting that students with elevated self-critical traits may derive exceptional benefits evident in greater reductions of depressed mood.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 tête enseignante, 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 ».