MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2962477339 · doi:10.1037/xge0000971

Memory suppression and its deficiency in psychological disorders: A focused meta-analysis.

2020· review· en· W2962477339 sur OpenAlexafffund
Davide Francesco Stramaccia, Ann-Kristin Meyer, Katharina Miriam Rischer, Jonathan M. Fawcett, Roland G. Benoit

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Psychology General · 2020
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory and Neural Mechanisms
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPsychologyMeta-analysisCognitive psychologyDevelopmental psychologyPsychotherapistClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

procedure to test SIF in individuals either affected by psychological disorders or exhibiting high scores on related traits. Overall, across 96 effects from 25 studies, we found that avoiding retrieval leads to significant forgetting in healthy individuals, with a small to moderate effect size (0.28, 95% CI [0.14, 0.43]). Importantly, this effect was indeed larger than for more anxious (-0.21, 95% CI [-0.41, -0.02]) or depressed individuals (0.05, 95% CI [-0.19, 0.29])-though estimates for the healthy may be inflated by publication bias. In contrast, individuals with a stronger repressive coping style showed greater SIF (0.42, 95% CI [0.32, 0.52]). Furthermore, moderator analyses revealed that SIF varied with the exact suppression mechanism that participants were instructed to engage. For healthy individuals, the effect sizes were considerably larger when instructions induced specific mechanisms of direct retrieval suppression or thought substitution than when they were unspecific. These results suggest that intact suppression-induced forgetting is a hallmark of psychological well-being, and that inducing more specific suppression mechanisms fosters voluntary forgetting. (PsycInfo Database Record (c) 2021 APA, all rights reserved).

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,019
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,380
Tête enseignante GPT0,498
Écart entre enseignants0,117 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations101
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Experimental Psychology GeneralMême sujetMemory and Neural MechanismsTravaux en français237 207