Manipulation de l'intolérance a l'incertitude et inquiétudes.
Bibliographic record
Abstract
Selon un modèle récent du trouble d'anxiété généralisée (TAG), l'intolérance à l'incertitude (Il)s'avère être la principale variable responsable des inquiétudes excessives (Dugas, Gagnon,Ladouceur & Freeston, 1998). Le but de cette étude est de vérifier l'impact de l'intolérance à l'incertitude sur les inquiétudes et ce, à partir d'événements quotidiennement vécus par les individus. Trente participants ont été soumis à une augmentation et une diminution de leur niveau d'intolérance à l'incertitude à une semaine d'intervalle. La manipulation a été effectuée à partir d'une séance de visualisation où le participant devait construire et imaginer une mise en situation.Les résultats démontrent qu'une augmentation du niveau d'intolérance à l'incertitude entraîne une augmentation des inquiétudes et, qu'au contraire, sa diminution fait diminuer les inquiétudes.Ces résultats confirment que l'intolérance à l'incertitude joue un rôle crucial au niveau de l'acquisition des inquiétudes et valident le modèle conceptuel récemment proposé (Dugas et al.,1998).
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 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.001 |
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".