論文の概要: Identifying Body Composition Measures That Correlate with Self-Compassion and Social Support
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.18467v2
- Date: Tue, 24 Feb 2026 20:13:07 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-02 07:21:25.591332
- Title: Identifying Body Composition Measures That Correlate with Self-Compassion and Social Support
- Title（参考訳）: 自己思いやりと社会的支援に関連する身体構成の特定
- Authors: Enerson Poon, Mikaela Irene Fudolig, Johanna E. Hidalgo, Bryn C. Loftness, Kathryn Stanton, Connie L. Tompkins, Laura S. P. Bloomfield, Matthew Price, Peter Sheridan Dodds, Christopher M. Danforth, Nick Cheney,
- Abstract要約: 身体構成指標は、自己思いやりと社会的支援と適度な相関を示す。
トランクと脚のインピーダンスは重要な生理的指標として際立った。
マインドフルネス、過度なアイデンティティ、愛情的なサポート、具体的なサポートは、繰り返し繰り返される心理的・社会的相関として現れました。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8388898107761992
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This study explores the relationship between body composition metrics, self-compassion, and social support among college students. Using seasonal body composition data from the InBody770 system and psychometric measures from the Lived Experiences Measured Using Rings Study (LEMURS) (n=156; freshmen=66, sophomores=90), Canonical Correlation Analysis (CCA) reveals body composition metrics exhibit moderate correlation with self-compassion and social support. Certain physiological and psychological features showed strong and consistent relationships with well-being across the academic year. Trunk and leg impedance stood out as key physiological indicators, while mindfulness, over-identification, affectionate support, and tangible support emerged as recurring psychological and social correlates. This demonstrates that body composition metrics can serve as valuable biomarkers for indicating self-perceived psychosocial well-being, offering insights for future research on scalable mental health modeling and intervention strategies.
- Abstract（参考訳）: 本研究では, 大学生の身体構成指標, 自己思いやり, 社会的支援との関係について検討した。
InBody770システムとLEMURS (n=156, freshmen=66, sophomores=90), Canonical correlation Analysis (CCA) の季節別体組成データを用いて, 自己思いやりや社会的支援と適度な相関を示した。
ある生理的特徴と心理学的特徴は、学年を通して幸福感と強く一貫した関係を示した。
トランクと脚のインピーダンスは重要な生理的指標として際立っており、マインドフルネス、過度な識別、愛情的サポート、具体的サポートは繰り返し心理的・社会的相関として出現した。
このことは、身体組成のメトリクスが、自己認識された精神社会的幸福を示す貴重なバイオマーカーとなり、拡張性のあるメンタルヘルスモデリングと介入戦略に関する将来の研究のための洞察を提供することを示している。
関連論文リスト
- ArtCognition: A Multimodal AI Framework for Affective State Sensing from Visual and Kinematic Drawing Cues [0.0]
本稿では、感情知覚のための豊かで未探索なモダリティとしてデジタル描画を紹介する。
本稿では,House-Tree-Personテストの自動解析のための新しいマルチモーダルフレームワークArtCognitionを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-01-07T17:35:37Z) - The Mind in the Machine: A Survey of Incorporating Psychological Theories in LLMs [5.4397630776007615]
本稿では,心理学理論がLarge Language Models (LLMs) の発達過程にどう影響するかを考察する。
本調査は,認知,発達,行動,社会的,人格心理学,心理言語学の知見を統合した。
クロスドメイン接続と緊張点の両方を調べることで、ディシプリナ分割を橋渡しし、将来のNLP研究への心理学のより思慮深い統合を促進することを目指している。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-28T16:55:24Z) - Feasibility of Detecting Cognitive Impairment and Psychological Well-being among Older Adults Using Facial, Acoustic, Linguistic, and Cardiovascular Patterns Derived from Remote Conversations [7.152168013339353]
高齢化社会では、認知の低下を監視し、認知症リスクを示す社会的・心理的要因を特定するためのスケーラブルな方法が緊急に求められている。
我々の機械学習モデル(ML)は、正常認知または軽度認知障害(MCI)を有する39人の高齢者の顔、音響、言語、心血管の特徴を捉えた。
分析の結果,高齢者の心理的幸福状態と認知状態の定量化には,年齢,性別,病状,教育水準に有意なバイアスが認められた。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-12T23:42:46Z) - Evaluating Large Language Models with Psychometrics [59.821829073478376]
本稿では,Large Language Models (LLMs) の心理的構造を定量化するための総合的ベンチマークを提案する。
私たちの研究は、13のデータセットで評価された5つの重要な心理的構成要素、人格、価値観、感情的知性、心の理論、自己効力性を特定します。
LLMの自己報告特性と実際のシナリオにおける応答パターンとの間に大きな相違が発見され,その挙動の複雑さが明らかになった。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-25T16:09:08Z) - From a Social Cognitive Perspective: Context-aware Visual Social Relationship Recognition [59.57095498284501]
我々は,textbfContextual textbfSocial textbfRelationships (textbfConSoR) を社会的認知の観点から認識する新しいアプローチを提案する。
画像ごとの社会的関係を考慮した社会認識記述言語プロンプトを構築した。
印象的なことに、ConSoRは従来の手法を上回り、Person-in-Social-Context(PISC)データセットでは12.2%、Person-in-Photo-Album(PIPA)ベンチマークでは9.8%向上している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-12T16:02:28Z) - COMPASS: Computational Mapping of Patient-Therapist Alliance Strategies with Language Modeling [14.04866656172336]
治療作業同盟は精神療法の成功の重要な予測要因である。
本稿では,心理療法セッションで使用される自然言語から治療作業アライアンスを推定するための新しい枠組みを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-22T16:56:44Z) - PsychoGAT: A Novel Psychological Measurement Paradigm through Interactive Fiction Games with LLM Agents [68.50571379012621]
心理的な測定は、精神健康、自己理解、そして個人の発達に不可欠である。
心理学ゲームAgenT(サイコガト)は、信頼性、収束妥当性、差別的妥当性などの心理学的指標において統計的に有意な卓越性を達成している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-19T18:00:30Z) - Handwriting and Drawing for Depression Detection: A Preliminary Study [53.11777541341063]
精神健康に対する短期的コビデンスの影響は、不安や抑うつ症状の顕著な増加であった。
本研究の目的は、健康な人とうつ病患者を識別するために、オンライン手書き・図面解析という新しいツールを使用することである。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-05T22:33:49Z) - Co-Located Human-Human Interaction Analysis using Nonverbal Cues: A
Survey [71.43956423427397]
本研究の目的は,非言語的キューと計算手法を同定し,効果的な性能を実現することである。
この調査は、最も広い範囲の社会現象と相互作用設定を巻き込むことによって、相手と異なる。
もっともよく使われる非言語キュー、計算方法、相互作用環境、センシングアプローチは、それぞれマイクとカメラを備えた3,4人で構成される会話活動、ベクターマシンのサポート、ミーティングである。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-20T13:37:57Z) - Understanding health and behavioral trends of successful students
through machine learning models [11.615686353864374]
本研究は、学期を通じて異なる期間の大学生の身体、精神、ライフスタイル、性格要因のパターンを分析した。
分析データはスマートフォンとFitbitで収集された。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-23T17:18:17Z) - MET: Multimodal Perception of Engagement for Telehealth [52.54282887530756]
ビデオから人間のエンゲージメントレベルを知覚する学習ベースアルゴリズムMETを提案する。
我々はメンタルヘルス患者のエンゲージメント検出のための新しいデータセットMEDICAをリリースした。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-17T15:18:38Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。