Specificity of Future Thinking in Depression: A Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Reduced specificity of autobiographical memory has been well established in depression, but whether this ‘overgenerality’ extends to future thinking has not been the focus of a meta-analysis. Following a preregistered protocol, we searched six electronic databases, Google Scholar, personal libraries, and contacted authors in the field for studies matching search terms related to depression, future thinking, and specificity. We reduced an initial 7,332 results to 46 included studies, with 89 effect sizes and 4,813 total participants. Random effects meta-analytic modelling revealed a small but robust correlation between reduced future specificity and higher levels of depression (r = .13, p < .001). Of the 11 moderator variables examined, the most striking effects related to the emotional valence of future thinking (p < .001) and the sex of participants (p = .025). Namely, depression was linked to reduced specificity for positive (but not negative or neutral) future thinking, and the relationship was stronger in samples with a higher proportion of males. This meta-analysis contributes to our understanding of how prospection is altered in depression and dysphoria and, by revealing areas where current evidence is inconclusive, highlights key avenues for future research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,056 | 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 tête enseignante, 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 ».