General Mattering, Anti-mattering, and Depressive Symptoms: A Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The concepts of mattering and anti-mattering have garnered increasing attention in recent years, especially in relation to psychological well-being. Mattering refers to the subjective sense that one is significant to others, while anti-mattering reflects feelings of being marginalized, insignificant, and invisible with respect to others. These constructs have been linked to mental health outcomes, particularly depressive symptoms. Therefore, the aim of the present meta-analysis is to examine the association between depressive symptoms and (i) general mattering and (ii) anti-mattering. METHOD: A keyword-based systematic literature search was performed for eligible studies in which general mattering/anti-mattering and depressive symptoms were assessed. The meta-analysis was conducted following the most updated PRISMA guidelines. RESULTS: Thirty-nine independent samples were included in quantitative analysis. Out of these, thirty-seven assessed the association between general mattering and depressive symptoms for a total of 24,397 participants (% Women = 48.09; mean age = 20.55 ± 17.24; range = 12.30-83.50) and sixteen explored the relationship between anti-mattering and depressive symptoms for a total of 9372 participants (% Women = 49.96 %; mean age = 23.62 ± 7.60; age range = 12.03-40.06). Meta-analytic results of the random effects model showed a significant negative correlation between general mattering and depressive symptoms (Fisher's Z = -0.41; CI: -0.47, -0.36; Z = 14.85; p < 0.001)) and a significant positive association between anti-mattering and depressive symptoms (Fisher's Z = 0.67; CI: 0.58, 0.76; Z = 14.95; p < 0.001). Anti-mattering exhibited a significantly stronger (positive) association with depressive symptoms compared to general mattering. Age did not moderate these associations, while gender did. DISCUSSION: These findings provide robust evidence for the significant relationship between both mattering and anti-mattering with depressive symptoms, also having important implications for both clinical interventions and future research.
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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 | 0,025 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,053 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».