The Impact of a Structured Social Workshop on Risk Behaviors and Mood Regulation
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to evaluate the effectiveness of a Social Connectedness Workshop in mitigating risk-taking behaviors and improving mood regulation among adults experiencing mild to moderate levels of social disconnection. It hypothesized that increased social connectedness through structured intervention would lead to significant improvements in these psychological domains. A randomized controlled trial was conducted with 30 participants, aged 18-45, who were assigned to either an 8-session Social Connectedness Workshop (experimental group) or a control group receiving no intervention. Assessments using the Balloon Analogue Risk Task (BART) for risk-taking behaviors and the Difficulties in Emotion Regulation Scale (DERS) for mood regulation were conducted at baseline, post-intervention, and at a three-month follow-up. Data analysis was performed with SPSS-27, employing Analysis of Variance with repeated measurements and Bonferroni post-hoc tests. Participants in the experimental group showed significant reductions in risk-taking behaviors, with mean scores decreasing from 43.99 (SD = 5.44) at baseline to 37.39 (SD = 6.99) at follow-up (p < 0.01). Mood regulation also improved significantly, with mean scores increasing from 82.99 (SD = 13.77) to 90.49 (SD = 13.55) in the same group (p < 0.01). No significant changes were observed in the control group across both variables. The intervention group's results displayed significant time, group, and interaction effects, indicating the workshop's effectiveness in achieving the study's objectives. The Social Connectedness Workshop effectively reduced risk-taking behaviors and enhanced mood regulation among participants, underscoring the importance of social ties and emotional support in psychological well-being. These findings suggest that structured social connectedness interventions can be a valuable component of mental health strategies aimed at reducing risk-taking behaviors and improving mood regulation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».