Effects of interpretation training on subjective, behavioural, and physiological measures of anxiety during a self-presentation task in an analogue social anxiety sample
Notice bibliographique
Résumé
Negative interpretation biases, defined as a tendency to interpret ambiguous social situations negatively, have been theorized to play a role in the maintenance of social anxiety. Research has shown that computer-based interpretation training tasks can modify negative interpretation biases and that this modification is associated with decreases in subjective ratings of anxiety. Negative interpretation biases have also been shown to decrease following cognitive-behavioural therapy. This study investigated the effects of interpretation training and cognitive restructuring on symptomatology, cognitive processes, behaviour, and physiological reactivity in an analogue social anxiety sample. Seventy-two participants with elevated social anxiety scores were randomized to one of 3 conditions: interpretation training (n = 24), cognitive restructuring (n = 24), and control (n = 24). Although none of the conditions showed a decrease in social anxiety symptomatology, participants in the cognitive restructuring condition evidenced a significant decrease in anxiety-related cognitive processes at the 48-hour follow-up. There were no group differences on subjective distress and self-rated performance on the speech task. However, participants in the cognitive restructuring condition were rated as having higher quality speeches by an objective rater compared to participants in the interpretation training condition. Theoretical and clinical implications are discussed.
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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 ».