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Enregistrement W4388850011 · doi:10.31234/osf.io/zwbhe

Effects of a brief online mindfulness intervention on cognition and affect in university students: A randomized longitudinal design

2023· preprint· en· W4388850011 sur OpenAlexaff
Jordan Stewart Hunter Thomson, Stephen C. Van Hedger

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMindfulness and Compassion Interventions
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMindfulnessAffect (linguistics)PsychologyPsychological interventionCognitionIntervention (counseling)Clinical psychologyTraitRandomized controlled trialPsychotherapistMedicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dispositional mindfulness and mindfulness-based interventions (MBIs) have been extensively linked with improved cognition, affect, and wellbeing. Variability in nature and method of MBIs and mindfulness practice necessitate a consistent standard for research and applied purposes. Moreover, traditional MBIs are lengthy and resource intensive. Brief and online MBIs are effective, representing a bridge into more extensive practice – but questions of mindfulness-specific effects and methodological variety linger. The present experiment used a randomized longitudinal design to assess effects of a 31-day, 15-minute daily mindfulness program on a battery of cognitive, affective, and individual difference measures in a sample of university students. Results indicated that, over the course of the study, the MBI group found their intervention less challenging, more enjoyable, more relaxing, and more useful compared to the podcast control group. MBI subjects also increased in state and trait mindfulness following the intervention relative to the podcast group. However, both groups showed comparable improvements in cognition and affect. Taken together, the results support prior work suggesting benefits from brief online mindfulness training – however, they also suggest more work is needed to make strong claims about mindfulness-specific far-transfer effects.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,304 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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