Corrélation entre les symptômes anxieux et les schémas d’inadaptation précoces auprès de participants âgés de 10 à 15 ans
Bibliographic record
Abstract
Introduction La prévalence des troubles anxieux est élevée autant pour les adultes que les enfants . Young et al. (2005) élaborent une théorie des schémas précoces utile à la compréhension des troubles anxieux. Les schémas comprennent des cognitions, des émotions, des images mentales et des sensations corporelles. Depuis, une corrélation entre ces schémas et les troubles anxieux a été établie chez l’adulte et l’adolescent . Toutefois, ce thème demeure rarement exploré auprès de participants âgés de 10 à 15 ans. Cette étude examine la présence de corrélations entre les schémas précoces et les troubles anxieux. Méthode Cent cinquante-neuf élèves de collège (10–15 ans) ont complété l’échelle des peurs pour enfants ; l’Inventaire des schémas précoces pour enfants et l’outil de dépistage de l’anxiété de l’enfant et des troubles émotionnels associés (SCARED). Résultats Des corrélations significatives sont visibles entre : – l’échelle Trouble Anxiété Généralisée et les schémas Incompétence (r = 0,48 ; p < 0,05) et Carence émotionnelle (r = 0,41 ; p < 0,05) ; – l’échelle Trouble Anxiété de Séparation et les schémas Abandon, (r = 0,41 ; p < 0,05), Vulnérabilité (r = 0,40 ; p < 0,05) et Dépendance ; (r = 0,42 ; p < 0,05) ; – l’échelle Phobie Scolaire et le schéma Incompétence, soit la croyance en des capacités inférieures à celles des autres(r = 0,52 ; p < 0,05). Enfin, la corrélation entre le schéma Perte de Contrôle et l’âge indique qu’en grandissant, l’intensité de ce schéma diminue, alors que le schéma Abandon aurait tendance à s’intensifier avec l’âge. Conclusion Les schémas activés diffèrent selon le type de symptômes anxieux présentés. Une intervention ciblant les pensées dysfonctionnelles liées aux schémas inadaptés et aux symptômes anxieux pourrait être proposée pour cette tranche d’âge.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".