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Enregistrement W2582453202 · doi:10.1177/1359105316683786

Self-esteem moderates the associations between body-related self-conscious emotions and depressive symptoms

2017· article· en· W2582453202 sur OpenAlexafffund
Jennifer Brunet, Eva Pila, Shauna Solomon‐Krakus, Catherine M. Sabiston, Jennifer O’Loughlin

Notice bibliographique

RevueJournal of Health Psychology · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversity of TorontoUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Cancer Society Research Institute
Mots-clésShameModerationPsychologySelf-esteemDepressive symptomsClinical psychologyMultilevel modelAssociation (psychology)Young adultPopulationDevelopmental psychologyPsychiatryCognitionMedicineSocial psychologyPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objectives of this study were to describe the cross-sectional associations between body-related self-conscious emotions and depressive symptoms in young adults and examine self-esteem as a moderator of these associations. Data from a population-based sample of 811 young adults were analyzed using hierarchical multivariate linear regression analysis. Body-related shame ( β = .26) and guilt ( β = .25) were positively related to frequency of depressive symptoms. Self-esteem was negatively related to frequency of depressive symptoms ( β = -.46). Self-esteem moderated the association between body-related guilt and frequency of depressive symptoms. These findings suggest promoting self-esteem may help to reduce the negative effects of body-related guilt on depressive symptoms.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,366 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations31
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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