A Structural Equation Modelling Exploration of the Role of Schizotypal Traits, Cognitive Schemas and Dysfunctional Attitudes in Social Isolation
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Evidence highlights the importance of social isolation as a critical yet underserved treatment target for individuals managing psychosis. Schizotypal traits represent a useful model of psychosis, facilitating the assessment of contributors to social isolation without the confounds associated with schizophrenia. This study utilised structural equation modelling to examine the unique predictive capacity of schizotypal traits for subjective and objective indices of social isolation. In addition, the potentially mediating role of negative core schemas and dysfunctional attitudes was assessed. METHODS: Structural equation modelling was used to measure and compare the relationships between the constructs of interest simultaneously. RESULTS: Satisfactory fit indices were attained with separate models predicting loneliness and social engagement. Results support the partial mediation of the relationships between positive and negative traits, internalising symptoms and loneliness. While all three direct pathways were significant, all three were partially mediated. Of note, these mediated effects were not observed in the model predicting social engagement, with the only significant pathways being those directly from positive and negative schizotypal traits. CONCLUSIONS: Schizotypal traits directly predict loneliness and social engagement above that accounted for by internalising symptoms. Cognitive factors partially mediate the relationships between schizotypy and loneliness but not the size of an individual's social network. Cognitive interventions may be well suited for reducing loneliness; however, other approaches may be required to increase social networks for individuals with high levels of schizotypy.
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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 | 0,007 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».