Evaluating a Mindfulness Induction for Coping with Social Exclusion in Emerging Adults who Engage in Non-Suicidal Self-Injury
Notice bibliographique
Résumé
Previous research suggests that individuals who engage in non-suicidal self-injury (NSSI) experience heightened sensitivity to social stressors such as exclusion. Mindfulness practice may buffer social stress among the general population, but whether it functions differently among those who engage in NSSI remains unclear. This experimental study sought to investigate the effects of a mindfulness induction relative to a control task as a buffer against social exclusion among emerging adults with and without a past-year history of NSSI, in terms of state stress and negative and positive affect, over time (baseline, reactivity, recovery). Participants included 172 emerging adults: 82 who reported past-year engagement in NSSI ( M age = 22.51, SD = 2.74; 78% women) and 90 who have never engaged in NSSI ( M age = 22.57, SD = 2.61; 80% women). All participants completed baseline measures of state stress and affect and were randomly assigned to either a mindfulness induction or active control task. Following completion of these activities, they underwent a social exclusion task (i.e., Cyberball), followed by reactivity measures of state stress and affect. Following a brief delay, participants finally completed recovery measures of state stress and affect. Three 3-way ANCOVAs (Time X Group X Condition) revealed no significant effects of the mindfulness induction on any outcomes at either follow-up time point ( p ’s > .05), although exploratory supplemental analyses revealed significant decreases in state stress and both positive and negative affect from baseline to reactivity ( p ’s < .001). Thus, while the mindfulness induction did not differ from a control task in terms of buffering stress and affect in response to social exclusion, participants did report a decrease on outcomes from baseline to post-social exclusion. Implications for future research and practice are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».