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Enregistrement W4225865355 · doi:10.1002/jclp.23359

Daily associations of interpersonal and emotional experiences following stressful events among young adults with and without nonsuicidal self‐injury

2022· article· en· W4225865355 sur OpenAlexafffund
Christopher R. Berghoff, Katherine L. Dixon–Gordon, Alexander L. Chapman, Margaret M. Baer, Brianna J. Turner, Matthew T. Tull, Kim L. Gratz

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Psychology · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensUniversity of VictoriaSimon Fraser University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanadian HIV Trials Network, Canadian Institutes of Health Research
Mots-clésPsychologyInterpersonal communicationClinical psychologyInterpersonal relationshipInjury preventionPopulationYoung adultPoison controlSuicide preventionHuman factors and ergonomicsDevelopmental psychologyMedicineSocial psychologyMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Emotional and interpersonal dysfunction appears central to nonsuicidal self-injury (NSSI), yet research examining the interplay of these factors among individuals with NSSI is limited. This study aimed to specify such associations before and after daily stressful events among individuals with (vs. without) NSSI. METHODS: = 20.4) with past-year (n = 56) or no history (n = 47) of NSSI completed daily diary assessments over a 2-week period. RESULTS: No differences in rates of positive or negative interpersonal experiences before or after stressful events were identified. NSSI participants, however, reported greater negative emotion following stressful events compared with non-NSSI participants. The presence (vs. absence) of a positive interpersonal experience following a stressful event was related to lower negative emotional responses only in the NSSI group. CONCLUSION: Positive interpersonal experiences may downregulate negative emotions following stressful events among individuals with NSSI, highlighting the potential relevance of interpersonal emotion regulation to this population.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,531

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,439
Écart entre enseignants0,374 · 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.

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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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