Motivationally-Relevant Domains of Positive Affectivity are Differentially Related to Social Anxiety Symptoms
Notice bibliographique
Résumé
Background: This study investigated the extent to which specific facets of positive affectivity (PA) demonstrate differential relationships with social anxiety symptomatology as well as social functioning. Following the conceptual framework of the Broaden and Build theory, as well as prior work demonstrating reward-based linkages to specific PA subdomains, we hypothesized that motivationally-valenced PA facets would show distinct associations with social anxiety and social functioning measures. Methods: Two samples (N = 446 and N = 375) completed self-report measures of PA, social anxiety, internalizing symptoms, and social functioning. Correlational, multiple and logistic regression, and contrast analyses of correlated correlation coefficients were used to identify the presence and magnitude of relationships between PA facets and symptom measures.Results: Relationships between social anxiety and specific subdomains of PA appeared to depend on the motivational relevance of each facet. Specifically, self-assurance was associated with social anxiety symptoms above and beyond other PA facets and negative affect. Additionally, contrast analyses indicated that motivationally-valenced PA facets were stronger predictors than non-motivationally-valenced PA facets for social anxiety symptoms. Conclusions: These results demonstrate a statistically significant divergence between motivationally-valenced subdomains of PA and non-motivationally-valenced subdomains of PA, as they relate to social anxiety symptom severity.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».