Obsessive-compulsive symptoms moderate the effect of contamination motion on disgust intensity
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Perceiving a threat as constantly evolving, coming closer and escalating quickly can result in looming vulnerability (LV). LV may be a distal factor in contamination-based OCD (C-OCD) influencing disorder-specific mechanisms such as disgust. The aim of this study was to gain knowledge about three components of LV: speed, proximity and acceleration, and their influence on the relationship between disgust and C-OCD symptoms. METHODS: 119 participants with subclinical C-OCD symptoms imagined four out of seven versions of a disgusting bathroom scene, varying in speed (slow/fast), proximity (farther away/closer), and acceleration (constant/exponential). These six dynamic conditions were compared to a static description. T-tests and a Bayesian multilevel model were used to assess differences in perceived dynamics of threat, disgust responses, and to examine the moderating role of C-OCD symptoms on responses to the experimental conditions. RESULTS: Threats in the dynamic conditions were perceived as significantly faster, closer, and more accelerated than in the static version. A difference within dynamic dimensions only emerged between the farther away and closer conditions. The Bayesian model showed a moderating effect of C-OCD symptoms leading to higher levels of disgust in the dynamic conditions, but not within the static condition. LIMITATIONS: Without baseline disgust and LV measures, the specific contributions to disgust and LV for each condition remain unclear. CONCLUSION: By showing that imagining dynamic contamination only elicits stronger disgust in individuals with higher C-OCD symptoms, the results support the idea of LV as a distal factor influencing symptom-maintaining factors in C-OCD such as disgust.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».