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Enregistrement W7009500154

The effect of age differences in motivation on mental health information processing and help-seeking attitudes and intentions in younger versus older adults

2012· dissertation· en· W7009500154 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueMspace (University of Manitoba) · 2012
Typedissertation
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of ManitobaManitoba Health Research Council
Mots-clésSocioemotional selectivity theoryMental healthInformation processingSample (material)CognitionAge groups
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Changes in motivation and goals over the lifespan as posited by Carstensen’s Socioemotional Selectivity Theory (1993) have shown to effect information processing and memory, such that motivation-consistent information is more likely to be remembered and evaluated more positively by young and older adults. The aim of this study was to examine the effect of motivation-consistent mental health information on memory for and evaluations of this information as well as attitudes towards mental health services and intentions to seek these services. An Internet-based sample of 160 younger (18-25) and 175 older adults (60+) were randomly assigned to read a mental health information pamphlet that emphasized motivations relevant to either early adulthood or late adulthood. Participants completed measures assessing memory for and subjective evaluation of the pamphlet, and attitudes towards and intentions to seek mental health services. There was no significant interaction between age group and pamphlet version on any of the variables measured; suggesting that designing and implementing motivation-consistent mental health information for different age groups confers little benefit with respect to information retention, as well as attitudes and intentions toward seeking professional psychological help.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,304 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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