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Enregistrement W4413116046 · doi:10.2196/74427

Anticipation and Motivation as Predictors of Leisure and Social Enjoyment and Engagement in Young People With Depression Symptoms: Ecological Momentary Assessment Study

2025· article· en· W4413116046 sur OpenAlexvenueno aff
Angad Sahni, Ciara McCabe

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueRecreation, Leisure, Wilderness Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Reading
Mots-clésAnticipation (artificial intelligence)PsychologyDepression (economics)Leisure activityDevelopmental psychologyEcologyClinical psychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Participating in leisure and social activities can alleviate depression symptoms, yet effective strategies to enhance enjoyment and maintain long-term engagement remain scarce. Gaining insight into the reward subcomponents that influence daily experiences and drive behavior could uncover novel targets for intervention. Objective: This study examines the role of anticipation and motivation in predicting enjoyment and engagement in leisure activities and socializing among young people, and how these relationships are moderated by depression severity, using intensive longitudinal ecological momentary assessments. Methods: Participants (N=80; mean age 20, SD 2.3 years) used the Psymate2 smartphone app to report mood, enjoyment, current and anticipated activities, and social company 7 times daily for 6 days. Activity categories were relaxation, exercise, other leisure, work or school, studying, chores, shopping, hygiene, eating or drinking, and traveling, and company categories were partner, friends, family, colleagues, acquaintances, strangers, and nobody. Anticipation (anticipatory pleasure and expectation) and motivation (interest and preference) for upcoming activities were rated on Likert scales. Participants were grouped by depression severity, measured using the Mood and Feelings Questionnaire (MFQ): high (HD, MFQ ≥27, N=42), moderate (MD, MFQ 16-27, N=16), and low, that is, controls (C, MFQ ≤16, N=22). Totally, 2316 assessments met inclusion criteria. Results: Leisure activities (relaxation, exercise, and other leisure) and social company (partner, friends, and family) were rated most enjoyable across all groups. Higher depression symptoms were associated with reduced enjoyment of studying (β=-.03; P=.005), eating or drinking (β=-.02; P=.02), and other leisure activities (β=-.02; P=.02), as well as lower engagement in work or school (β=-.26; P=.02) and hygiene (β=-.08; P=.03), and increased inactivity (β=.17; P=.03). Time-lagged multilevel analyses showed that anticipatory pleasure predicted greater enjoyment across all activities (β=.12; P<.001) and social contexts (β=.33; P<.001), with consistent effects in controls and the high depression group. However, the more an activity was expected to happen, the less enjoyment was experienced in the whole sample (β=-.006; P=.001) and high depression group (β=-.008; P=.001) but not controls. Anticipatory pleasure and motivation (preference) predicted leisure engagement in the whole sample (β=.19, P=.003; β=.11, P<.001) and controls (β=.43, P=.005; β=.17, P=.048) but not the depression groups. Anticipatory pleasure predicted only leisure engagement in the high depression group when predictors and outcomes were matched for the same event (β=.22; P=.001). Anticipatory pleasure predicted social engagement in the whole sample (β=.095; P=.047) and controls (β=.34; P=.003), but not in the depression groups. Conclusions: These findings highlight the importance of anticipatory pleasure and intrinsic motivation in shaping young people's engagement and enjoyment of daily activities. Structured or externally driven contexts may dampen enjoyment-especially among those with depression-underscoring the need for novel interventions targeting anticipation and motivation to enhance sustained participation in rewarding activities, leading to improved well-being in individuals with depression.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,659

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,357 · 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

Citations9
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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