Perceived Relational Evaluation as a Predictor of Self-Esteem and Mood in People with a Psychotic Disorder
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: There is evidence that social support predicts self-esteem and related moods for people with psychotic disorders. However, there has been little investigation of relative importance of specific components of social support. Evidence from social psychology suggests that perceived relational evaluation (PRE) or the extent to which people see others as valuing them, is a particularly important determinant of self-esteem and mood. Our study compared the importance of PRE and other types of social support, in predicting self-esteem and depressive mood, anxiety, and anger-hostility in a sample of patients in an early intervention program for psychotic disorders. METHOD: One hundred and two patients of the Prevention and Early Intervention Program for Psychoses in London, Ontario, completed measures of PRE, appraisal, tangible and general emotional social support, self-esteem, and mood. In addition, ratings of positive and negative symptoms were completed for all participants. RESULTS: In general, perceived relational value was the most important predictor of self-esteem and mood. These relations were not a result of confounding with positive or negative symptoms. CONCLUSIONS: PRE appears to be a particularly important aspect of social support in predicting self-esteem and mood states. Possible implications of these findings and future research directions are discussed.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».