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Enregistrement W4281990645 · doi:10.1159/000525006

Is Splitting Related to Resistance to Proactive Interference? A Process-Oriented Study of Kernberg’s Conceptualization of Splitting

2022· article· en· W4281990645 sur OpenAlexaff
Jean Gagnon, Joyce Emma Quansah, Gasser Saleh, Charles Levin

Notice bibliographique

RevuePsychopathology · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePersonality Disorders and Psychopathology
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-RivièresUniversité de MontréalCentre for Interdisciplinary Research in Rehabilitation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConceptualizationPsychologyResistance (ecology)Process (computing)Developmental psychologyPsychoanalysisComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Splitting, as a defense mechanism in Kernberg's theory, plays a significant role in the development and maintenance of polarized and oscillating representations of self/other characteristics of borderline personality disorder (BPD). Although the notion of splitting can be considered from a structural and a functional point of view, almost all empirical studies to date have focused on the former elements to the detriment of related cognitive processes. METHODS: To further investigate the cognitive processes related to splitting, 60 participants were administered the Splitting Index and indexes of resistance to proactive interference (PI) using the interpersonal recent negative task with words that reflect negative or positive interactions compared to neutral words. RESULTS: The use of splitting was uniquely and significantly predicted by a higher capacity to resist PI and a lower capacity to consistently maintain this resistance when presented with negative words, above and beyond BPD traits, primitive defenses, and the presentation of neutral words. Results showed no evidence of a relationship between splitting and resistance to PI with positive words. CONCLUSION: Results appear compatible with Kernberg's conceptualization of splitting as an active defense process that relates to an unstable capacity to inhibit negative representations of the object from entering working memory.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,334 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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