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Enregistrement W4408655973 · doi:10.61838/kman.cp.psynexus.3.3

Schema Prevalence and Variation: A Study of 7500 Young Schema Questionnaires from Iranian Telegram Bot Users

2025· article· en· W4408655973 sur OpenAlexaff
Mohammad Faghanpour ganji, Mehrdad Kalantari

Notice bibliographique

RevueKMAN Counseling and Psychology Nexus · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueImpact of Technology on Adolescents
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSchema (genetic algorithms)Variation (astronomy)PsychologyComputer scienceInformation retrievalPhysicsAstrophysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,660

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,333 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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