Associations of state and chronic loneliness with interpretation bias: The role of internalizing symptoms
Notice bibliographique
Résumé
Loneliness is common and, while generally transient, persists in up to 22% of the population. The rising prevalence and adverse impacts of chronic loneliness highlight the need to understand its underlying mechanisms. Evolutionary models of loneliness suggest that chronically lonely individuals demonstrate negative interpretation biases towards social information. It may also be that such biases are exacerbated by momentary increases in state loneliness, or elevated anxiety or depression. Yet, little research has tested these possibilities. The current study aimed to advance understandings of loneliness by examining associations of chronic loneliness with individual differences in negative interpretation bias for social (relative to non-social) stimuli, and testing whether these associations change in the context of increased state loneliness and current levels of anxiety and depressive symptoms. These aims were explored in 591 participants who completed an interpretation bias task before and after undergoing a state loneliness induction. Participants also self-reported chronic loneliness, anxiety, and depression. Linear mixed models indicated that only state (but not chronic) loneliness was associated with more positive interpretations of non-social stimuli, with greater anxiety and depressive symptoms predicting more negative interpretations. Implications of these findings for present theoretical models of loneliness are discussed.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».