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Enregistrement W2549271026 · doi:10.1016/j.psychres.2016.11.025

Seeing light at the end of the tunnel: Positive prospective mental imagery and optimism in depression

2016· article· en· W2549271026 sur OpenAlexfundno aff
Julie L. Ji, Emily A. Holmes, Simon E. Blackwell

Notice bibliographique

RevuePsychiatry Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueOptimism, Hope, and Well-being
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care ResearchLupina Foundation
Mots-clésOptimismPsychologyPsychological interventionDepression (economics)PsychopathologyMental healthClinical psychologyBaseline (sea)PsychiatryPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Optimism is associated with positive outcomes across many health domains, from cardiovascular disease to depression. However, we know little about cognitive processes underlying optimism in psychopathology. The present study tested whether the ability to vividly imagine positive events in one's future was associated with dispositional optimism in a sample of depressed adults. Cross-sectional and longitudinal analyses were conducted, using baseline (all participants, N=150) and follow-up data (participants in the control condition only, N=63) from a clinical trial (Blackwell et al., 2015). Vividness of positive prospective imagery, assessed on a laboratory-administered task at baseline, was significantly associated with both current optimism levels at baseline and future (seven months later) optimism levels, including when controlling for potential confounds. Even when depressed, those individuals able to envision a brighter future were more optimistic, and regained optimism more quickly over time, than those less able to do so at baseline. Strategies to increase the vividness of positive prospective imagery may aid development of mental health interventions to boost optimism.

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)0,003
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,327 · 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

Citations126
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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