A closer look at cognitive and interpersonal variables in major depressive disorder
Bibliographic record
Abstract
La dépression majeure (MDD) cause une détresse importante et a des implications majeures pour notre société. Par exemple, c'est l'un des troubles les plus coûteux au Canada (Fava & Kendler, 2000). La thérapie cognitivo-comportementale (TCC) a une efficacité démontrée pour le traitement de la dépression (Butler, Chapman, Forman, & Beck, 2006; Dobson, 1989; Fava et al, 2004) ; cependant, peu d'études ont examiné comment le changement se produit. En principe, la TCC vise à changer les cognitions et les stratégies de coping inadaptées; récemment, l'importance du fonctionnement interpersonnel a également été soulignée. Un des objectifs de cette thèse est de mieux comprendre le lien entre le coping, les erreurs cognitives et les comportements interpersonnels chez les individus souffrant de dépression. Cette thèse comprend trois articles. Le premier article examine l'association entre les erreurs cognitives et les comportements interpersonnels. Le second article évalue l'association entre le coping et le fonctionnement interpersonnel. Enfin, le troisième article examine les médiations possibles entre les processus cognitifs, le fonctionnement interpersonnel et la dépression. Les résultats et les implications cliniques pour chaque étude seront discutés dans le but d'améliorer les résultats de la psychothérapie.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".