La relation entre les pensées positives et négatives, les stratégies de régulation émotionnelle et la peur de récidive du cancer
Bibliographic record
Abstract
Compte tenu des effets néfastes des pensées négatives sur la détresse psychologique et la peur de la récidive du cancer (PRC), la pensée positive est souvent proposée comme une option de rechange avantageuse. Toutefois, l’optimisme irréaliste, un construit apparenté, est associé à la détresse psychologique. Cette étude a pour objectifs d’examiner les associations transversales et prospectives entre les pensées négatives/positives et la PRC chez les femmes atteintes d’un cancer du sein et d’explorer le rôle médiateur des stratégies de régulation émotionnelle (RE) dans la relation entre ces deux variables. Au T1, une PRC plus élevée est associée à une plus grande fréquence des pensées tant négatives que positives. Aucun effet indirect significatif des stratégies de RE n’est observé dans la relation entre les pensées négatives/positives et la sévérité de la PRC. Des analyses additionnelles indiquent que la relation entre la suppression et la PRC est significativement médiée par la fréquence de pensées négatives/positives et que la relation entre l’évitement et la PRC est significativement médiée par la fréquence de pensées négatives seulement. En somme, tant les pensées négatives que positives sont associées à la PRC et les pensées semblent jouer un rôle médiateur entre la RE et la PRC.
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".