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Enregistrement W4311673446 · doi:10.1002/cpp.2818

A mixed methods investigation of reasons underlying fear of positive evaluation

2022· article· en· W4311673446 sur OpenAlexafffund
Gillian A. Wilson, Bailee L. Malivoire, Stephanie E. Cassin, Martin M. Antony

Notice bibliographique

RevueClinical Psychology & Psychotherapy · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAnxiety, Depression, Psychometrics, Treatment, Cognitive Processes
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesRyerson University
Mots-clésPsychologyClinical psychologyDevelopmental psychologyCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fear of negative evaluation (FNE) is a hallmark feature of social anxiety disorder (SAD). There is also evidence that people with SAD fear receiving positive evaluation and that fear of positive evaluation (FPE) is distinct from FNE. However, researchers have speculated that concerns related to negative evaluation may actually underlie FPE. This study sought to advance our understanding of FPE by employing both quantitative and qualitative methods to assess the reasons underlying participants' endorsement of FPE on the Fear of Positive Evaluation Scale and the extent to which these reasons reflect FNE versus FPE in a sample of individuals with SAD (n = 47) and a nonclinical comparison group (n = 49). Results indicated that responses to the FPES items primarily reflected an underlying FNE. Consistent with contemporary cognitive-behavioural theories of SAD, fear of proximal or eventual negative judgement emerged as the most common reason for participants' responses on the FPES. However, participants reported other reasons that did not reflect FNE, such as fear of hurting people's feelings and uncertainty associated with positive evaluation. All of the reasons underlying participants' ratings on the FPES were reported by both the SAD group and the nonclinical comparison group; however, individuals with SAD endorsed each of the reasons to a greater extent. These findings suggest that the FPES does not exclusively assess FPE as intended; however, the emergence and endorsement of reasons other than FNE suggest that FPE exists as a distinct construct.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,813
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,397
Tête enseignante GPT0,586
Écart entre enseignants0,190 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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