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Enregistrement W4367601067 · doi:10.1037/abn0000699

Modes: Cohesive personality states and their interrelationships as organizing concepts in psychopathology.

2023· review· en· W4367601067 sur OpenAlexfundno aff
Gal Lazarus, Eshkol Rafaeli

Notice bibliographique

RevueJournal of Psychopathology and Clinical Science · 2023
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePersonality Disorders and Psychopathology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAzrieli FoundationIsrael Science Foundation
Mots-clésPsychopathologyPsychologyConceptualizationPersonalityPersonality disordersConstruct (python library)Relevance (law)AnxietyPsychotherapistCognitive psychologyClinical psychologySocial psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We propose a transdiagnostic approach that centers on modes, state-like manifestations of personality that function as cohesive organizational units. Modes are characterized by specific profiles of affects, behaviors, cognitions, and desires that tend to be coactivated. Each mode is typically experienced as having its own distinct experiential and agentic qualities. A mode-based approach to psychopathology builds on recent analytic and methodological developments which demonstrate the value of modeling personality states dynamically, as well as on longstanding theoretical and empirical traditions that highlight the pragmatic clinical utility of such conceptualizations. We seek to illustrate how the conceptualization of psychopathology in terms of modes and their dynamic interrelations holds considerable transdiagnostic promise. As background, we review both theory and research from philosophical accounts of selfhood, developmental psychology, social and personality psychology, and diverse psychotherapy models that lay the foundation for this mode-based approach to psychopathology. We elaborate on this foundation and (in Section 1 of our online supplemental materials) provide examples of the approach's explicit or implicit relevance to several classes of psychopathology, including dissociative, trauma-related, mood, anxiety, obsessional, substance, psychotic, and personality disorders. After addressing the clinical utility of mode-based conceptualizations, we lay out a research blueprint for assessing and modeling modes, and (in Section 2 of the online supplemental materials) present a broader research agenda highlighting intriguing empirical questions regarding modes in psychopathology. We conclude by noting that the time seems ripe for modes to be (re-)introduced as an organizing construct for understanding psychopathology and personality. (PsycInfo Database Record (c) 2023 APA, all rights reserved).

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,012
Communication savante0,0050,007
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,171
Tête enseignante GPT0,519
Écart entre enseignants0,348 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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