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 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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».