Revisiting the SECPT-G: A template for the group-administered socially evaluated cold-pressor test to robustly induce stress
Notice bibliographique
Résumé
The Socially Evaluated Cold-Pressor Test (SECPT (Schwabe et al., 2008) [1]; reliably elicits stress responses. We refined the group-administered version of the SECPT (SECPT-G) aiming to increase its' effectiveness. In Experiment 1 (N = 39), we gathered data from 12 participants simultaneously, employing a stress confederate for each participant. In Experiment 2 (N = 69), we gathered data from six participants simultaneously, employing either six stress confederates (individual-observation) or a single one (group-observation). In Experiment 1, we found that the SECPT-G elicited cortisol responses compared to a control condition; in Experiment 2, we replicated these findings and observed that cortisol responses were similar in the individual- and the group-observation setting. The findings of Experiment 2 were corroborated by people's subjective stress experience. Importantly, both experiments show a similar magnitude of cortisol response, and a greater responder rate than in the regular SECPT or the regular Trier Social Stress Test (TSST). The presented SECPT-G template may thus serve as a reliable and efficient stress induction tool that allows standardization across research groups.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».