The depth of stories: How Black young adults' disclosure of high arousal negative affect in narratives about the COVID‐19 pandemic and the BLM protests improved adjustment over the year 2020
Notice bibliographique
Résumé
The present study investigates whether the way Black young adults constructed their narratives regarding the stressful events of the COVID-19 pandemic and the black lives matter (BLM) protests related to adjustment over time. A two-wave mixed prospective and retrospective longitudinal study was conducted in July and December 2020 and included a total of 90 Black young adults. Narrative reports were collected at baseline to determine the psychological interpretations of the two events and were coded based on affect disclosure. Both time points examined adjustment to the COVID-19 pandemic and the BLM protests as well as the extent to which the basic psychological needs for autonomy, relatedness, and competence were affected. Our results showed that disclosure of high arousal negative affect in narratives at baseline was associated with better adjustment over time. Additionally, results of process analyses showed that satisfaction of the basic psychological need for autonomy (e.g., feelings of personal agency, choice, and volition) mediated the association between narratives and adjustment. These results suggest that engaging in disclosure of high arousal negative affect may be associated with heightening adjustment because it enhances individuals' autonomy, perhaps resulting in a beneficial integration of the events into their broader life narratives. These findings highlight the potential of well-constructed narratives to impact adjustment over time and have implications for clinical practice to support Racialized communities during unprecedented events.
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 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 | 0,003 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».