Schema Prevalence and Variation: A Study of 7500 Young Schema Questionnaires from Iranian Telegram Bot Users
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to investigate the prevalence and variation of early maladaptive schemas across gender and age groups in a large sample of Iranian participants using data collected via a Telegram bot. The study employed a descriptive, cross-sectional design, analyzing data from 7,659 participants who completed the Young Schema Questionnaire-Short Form (YSQ-SF). The YSQ-SF assesses 18 maladaptive schemas, and the total count of maladaptive schemas was calculated for each participant. Data were collected anonymously through an automated bot on Telegram from 2014 to the present. Statistical analyses were performed using SPSS version 26, including descriptive statistics, independent t-tests, and one-way ANOVA to explore differences across gender and age groups. The analysis revealed that Emotional Deprivation, Abandonment/Instability, and Vulnerability to Harm or Illness were the most prevalent schemas among participants. Females reported significantly higher maladaptive schema counts than males (t = -3.26, p = 0.001). Age group comparisons indicated that the 0-18 age group had the highest mean maladaptive schema count (M = 6.26, SD = 3.61), followed by the 19-35 group (M = 4.83, SD = 3.67), with the lowest count observed in participants aged 55 and above (M = 3.98, SD = 3.56; F = 67.61, p < 0.001). The findings suggest a decline in maladaptive schemas with increasing age and significant gender-specific patterns. The study highlights the widespread prevalence of early maladaptive schemas in the Iranian population and underscores demographic variations influenced by gender and age. These findings have important implications for culturally tailored interventions, particularly for younger individuals and women who exhibit higher schema counts. Further research is needed to explore longitudinal and qualitative aspects of schema development in diverse populations.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».