I get by with a little help from my groups : examining how social identification and participation affect mental health self-efficacy for members of social media groups
Notice bibliographique
Résumé
L’utilisation croissante des médias sociaux a profondément transformé la manière dont les personnes recherchent du soutien pour leur santé mentale, notamment à travers les groupes de soutien par les pairs en ligne. Bien que la littérature montre que ces groupes en ligne peuvent favoriser le bien-être psychologique de leurs membres, les mécanismes psychologiques sous-jacents à ces effets restent peu documentés. Cette étude expérimentale examine si l’identification sociale (l’importance attribuée à un groupe) joue un rôle médiateur dans la relation entre la saillance du groupe (se rappeler que l’on est membre d’un groupe) et l’auto-efficacité en santé mentale (croyance en sa capacité à gérer efficacement sa santé mentale). Elle examine également si le niveau de participation au groupe modifie cette médiation. Nous avons recruté 297 participants des groupes de Facebook et Reddit (63,64 % de femmes, 30,64 % d'hommes, 6,40 % de personnes de genre divers), avec un âge moyen de 31,25 ans (écart-type = 11,38). Ils ont été assignés à l’une de trois conditions manipulant la saillance d’une identité spécifique : groupe de santé mentale, personnelle et autre groupe. Ensuite, ils ont répondu au questionnaire mesurant leur identification sociale, leur auto-efficacité et leur niveau de participation. Les résultats indiquent que l’identification sociale médie la relation entre la saillance et l’auto-efficacité chez les membres de groupes de santé mentale, mais que la participation n’exerce pas d’effet modérateur entre la saillance d’identité et l’identification sociale. Ces résultats soulignent l’importance de l'identification à des groupes en ligne pour expliquer l’association entre la saillance de ce groupe et l’auto-efficacité. Les résultats soulignent le potentiel des groupes sur les réseaux sociaux pour améliorer l'auto-efficacité en matière de santé mentale grâce à l'identification sociale, ce qui a des implications pour les professionnels de la santé mentale, les modérateurs de groupes et les décideurs politiques.
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 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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».