Emotion regulation predicts recovery capital beyond mindfulness and demographic variation in Recovery Dharma
Notice bibliographique
Résumé
Recovery Dharma is a Buddhist-inspired mutual-aid recovery program for those with substance use disorders and behavioral addictions. The program combines meditation, emotion regulation techniques, literature, and Buddhist practices during meetings to help people achieve emotional balance and improve their well-being. Despite the growing popularity of Recovery Dharma, how the practices in this program predict recovery resources remain largely unknown. We conducted a study investigating whether mindfulness and difficulty regulating emotions can predict individuals’ recovery capital - a construct strongly correlated with positive recovery outcomes. Recovery Dharma members (n = 122; 88% White; 45% women) completed two online surveys six months apart. We conducted hierarchical linear regressions and found that mindfulness predicted unique variability in recovery capital. However, our final model that included difficulty regulating emotions explained a significantly larger portion of variability above and beyond demographic variation and mindfulness. In an exploratory analysis, we found that difficulty regulating emotions predicted recovery capital as a unidimensional construct, not any particular subconstruct. The results suggested that Recovery Dharma members’ emotion regulation skills were the strongest predictor of positive recovery outcomes, surpassing demographic characteristics and mindfulness. As such, the intentional cultivation and improvements in emotion regulation skills inherent in Buddhist practices within the Recovery Dharma framework may indicate positive long-term recovery outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».