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Enregistrement W7062917994

When private self-compassion goes public: effects of social media self-disclosure

2024· dissertation· en· W7062917994 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueMspace (University of Manitoba) · 2024
Typedissertation
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdaptive optics and wavefront sensing
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmbarrassmentAffect (linguistics)PopularitySocial mediaTask (project management)Test (biology)Shame
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Both practicing self-compassion and sharing difficult experiences with trusted others to feel less alone in suffering can help individuals decrease their negative affect (Masaviru, 2016; Neff, 2003). When completed privately, self-compassion exercises can partly reduce negative affect following a shame-recall exercise, and self-disclosure literature suggests that sharing private information with a select few can benefit the individual. Social media’s popularity has brought together public disclosures, and discussions of difficult experiences. Contrary to the traditional use of social media in which users seek approval from their audience (Pinkerton et al., 2017; Sheldon & Newman, 2019), social media users are beginning to share posts about their imperfections while being self-compassionate. This research examined whether it is beneficial for university students to use social media to publicly engage in typically private practices of self-compassion. I hypothesized that those who wrote about difficult experiences with self-compassion in a public manner would experience higher negative affect, less emotional relief, and greater desire for reassurance than those who wrote in this way privately. To test this hypothesis, in Study 1 I developed and evaluated an embarrassment-recall task because sharing of embarrassment can be especially helpful in reducing this uncomfortable emotion (Leary et al., 1996). Participants in Study 1 rated their affect before and after an embarrassment-recall and a self-compassion induction. Study 2 included two independent projects: Study 2a used online questionnaires to examine correlations of participant traits and social media behaviours, while Study 2b used the embarrassment task from Study 1 to consider how variations in the expectations of privacy (private vs. public) for self-compassionate writing affected how participants evaluated their self-compassionate writing and whether they endorsed hopes related to reassurance-seeking. Participants imagined re-reading or sharing their writing on social media and then rated their hopes and affect. Study 1 demonstrated that the novel embarrassment recall task performed comparably to the existing shame recall tasks in that negative affect reduced at a similar rate for both types of recall following a self-compassion induction, forming the basis for Study 2. Study 2a demonstrated that higher trait self-compassion and lower reassurance-seeking were related to social media posting behaviour. Study 2b demonstrated that participants who imagined posting their writing to their social media had few hopes for their writing, whereas those who wrote privately were hopeful that their writing would benefit them in multiple ways. The discussion considers how the results help to broaden our understanding of social media, self-compassion, and provide new experimental methods for advancing self-compassion research.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,188 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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