Risky decision-making and nonsuicidal self-injury among university students: Examining the role of criticism feedback
Notice bibliographique
Résumé
Risky decision-making putatively contributes to nonsuicidal self-injury (NSSI) yet empirical support for this association is inconsistent. Studies have not simulated socioemotional contexts most closely linked to NSSI, which may partially explain mixed findings. Accordingly, we examined the association between NSSI and risky decision-making following the receipt of criticism from a close other, a key interpersonal context. The study included 286 university students (Mage = 21.11) oversampled for a lifetime history of NSSI. Participants completed a modified Iowa Gambling Task, in which they chose to play or pass on "good" and "bad" decks associated with monetary gains and losses. Participants also completed the Criticism Gambling Task, which was identical to the Iowa Gambling Task except critical audio comments preceded each block of trials. Based on results of multilevel growth curve analyses, decreases in risky decision-making were steeper on the Iowa Gambling Task compared to the Criticism Gambling Task, suggesting poorer learning in the context of criticism. Further, how past-month NSSI was related to changes in risky decision-making across blocks differed between the two tasks, b = -0.004, t(3140.00) = 2.48, p = .013. On the Iowa Gambling Task, all participants decreased their risky decision-making, whereas on the Criticism Gambling Task, higher past-month NSSI frequencies were associated with riskier decision-making. Our findings support associations between risky decision-making and NSSI in negative socioemotional contexts, consistent with functional models of NSSI.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».