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Enregistrement W4391260042 · doi:10.1080/10615806.2024.2307466

To avoid or not to avoid: impact of self-compassion on safety behaviors in social situations

2024· article· en· W4391260042 sur OpenAlexafffund
Kamila A. Szczyglowski, Nancy L. Kocovski

Notice bibliographique

RevueAnxiety Stress & Coping · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMindfulness and Compassion Interventions
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPsychologyCompassionSocial psychologyApplied psychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background/Objectives: Safety behaviors are commonly used to decrease anxiety in social settings but maintain anxiety. Self-compassion has been shown to reduce anxiety and rumination, but the impact on safety behaviors has not been examined. For the present studies, it was hypothesized that inducing self-compassion would lead to lower safety behaviors compared to controls.Methods: In Study 1 (N = 390), participants with elevated social anxiety recalled a distressing social situation, were randomly assigned to a self-compassionate (n = 186) or control (n = 204) writing exercise, and then reported predicted self-compassion and safety behaviors for a future situation. In Study 2 (N = 114), the impact of self-compassionate (n = 56) or control writing (n = 58) on safety behaviors was investigated during a Zoom interaction.Results/Conclusions: In Study 1, as hypothesized, the self-compassion condition reported fewer expected avoidance behaviors compared to controls. In Study 2, state self-compassion and safety behaviors did not differ between conditions. In both studies, distress significantly mediated the relationship between condition and safety behaviors, such that the self-compassion condition reported significantly lower distress, which was associated with lower safety behaviors. Future research can examine whether reduced distress and safety behaviors allow for greater social connection.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge 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 enseignants0,916
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,366 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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