Impact of Media-Induced Uncertainty on Mental Health: Narrative-Based Perspective
Notice bibliographique
Résumé
People worldwide are confronted with environmental and sociopolitical stressors that act as potent sources of subjective uncertainty. The uncertainty arising in response to the volatility and unpredictability of adversities is amplified by their representation or misrepresentation in media news. While the causal effect of media news on vicarious traumatization has been well established, we argue that the impact of negative media news is principally related to distress and anxiety stemming from the uncertainty-inducing effect of media representations of the state of the world. As a growing body of research suggests, minimizing uncertainty related to global stressors is a significant driver of media news use. However, extensive media exposure perpetuates stress and is associated with symptoms of psychopathology. The self-perpetuating vicious circle of worry and excessive media consumption has been amply confirmed by new research related to the COVID-19 pandemic. Furthermore, attempts to alleviate stress and anxiety stemming from uncertainties often result in maladaptive strategies. In particular, the adoption of rigid behavioral patterns may prompt various forms of socially detrimental behavior. Critical factors in prevention and remediation include limiting media overexposure and implementing therapeutic interventions that focus on increasing tolerance to uncertainty.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,009 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».