PsychArchives (ZPID Leibniz-Zentrum für Psychologische Information und Dokumentation)
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Book Review of: C. Holle & J. Tasche (Eds.). (2024). Psychodynamische Grundlagen der Bioenergetischen Analyse
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KLARpsy-Text: Hängt Perfektionismus mit sozialen Ängsten zusammen?
No full textKLARpsy-Texte sind kurze, lai:innengerechte, allgemeinverständliche und richtlinienbasierte Zusammenfassungen psychologischer Übersichtsarbeiten. Dieser KLARpsy-Text hat den Titel “Hängt Perfektionismus mit sozialen Ängsten zusammen?”. Er wurde von Mitarbeitenden des Leibniz-Instituts für Psychologie verfasst. Der KLARpsy-Text befasst sich mit folgenden Inhalten: Perfektionistische Personen haben sehr hohe Ansprüche an sich selbst oder an andere. Dies kann langfristig zu starkem Stress führen und psychisch krank machen. Einige Studien zeigen, dass Menschen, die sehr perfektionistisch sind, häufiger soziale Ängste haben. Sie haben beispielsweise Sorgen, von anderen negativ bewertet zu werden. Forschende gehen davon aus, dass vor allem die Angst, Fehler zu machen, eine Rolle bei diesem Zusammenhang spielt. Bisher ist allerdings noch nicht geklärt, wie genau einzelne Merkmale von Perfektionismus mit sozialen Ängsten zusammenhängen. Mit ihrer Übersichtsarbeit wollten die Forschenden herausfinden: Hängt Perfektionismus mit sozialen Ängsten zusammen? Wie unterscheidet sich der Zusammenhang, wenn man einzelne Merkmale von Perfektionismus betrachtet? Je perfektionistischer Personen sind, desto eher neigen sie zu sozialen Ängsten. Vor allem Sorgen, sich falsch zu verhalten und Fehler zu machen, hängen mit sozialen Ängsten zusammen.https://klarpsy.de/hintergrundunknownunknow
KLARpsy-Text: Warum hören Jugendliche mit Teamsport auf?
No full textKLARpsy-Texte sind kurze, lai:innengerechte, allgemeinverständliche und richtlinienbasierte Zusammenfassungen psychologischer Übersichtsarbeiten. Dieser KLARpsy-Text hat den Titel “Warum hören Jugendliche mit Teamsport auf?”. Er wurde von Mitarbeitenden des Leibniz-Instituts für Psychologie verfasst. Eine anonyme testlesende Person war beteiligt. Der KLARpsy-Text befasst sich mit folgenden Inhalten: Die Teilnahme an Teamsport kann für Jugendliche viele positive Auswirkungen haben: So ist bekannt, dass sie das psychische Wohlbefinden stärkt und eine gesunde körperliche und soziale Entwicklung fördert. Trotzdem hören Jugendliche häufig mit dem Teamsport auf, wenn sie älter werden. Bisher war nur wenig darüber bekannt, welche Gründe sie dazu bewegen. Dabei wäre es wichtig, mehr darüber zu erfahren – etwa um gezielter gegensteuern zu können und mehr Jugendlichen wieder Freude am Teamsport zu bereiten. Mit ihrer Übersichtsarbeit wollten die Forschenden herausfinden: In welchen Merkmalen unterscheiden sich Jugendliche, die mit einem Teamsport aufgehört haben, von jenen, die den Teamsport fortgesetzt haben? Gründe für den Ausstieg aus einem Teamsport bei Jugendlichen sind ihre sportlichen Fähigkeiten, eine geringe Motivation und fehlende soziale Unterstützung.https://klarpsy.de/hintergrundunknownunknow
KLARpsy-Text: Können wir Neugier gezielt steigern?
No full textKLARpsy-Texte sind kurze, lai:innengerechte, allgemeinverständliche und richtlinienbasierte Zusammenfassungen psychologischer Übersichtsarbeiten. Dieser KLARpsy-Text hat den Titel “Können wir Neugier gezielt steigern?”. Er wurde von Mitarbeitenden des Leibniz-Instituts für Psychologie verfasst. Der KLARpsy-Text befasst sich mit folgenden Inhalten: Neugier hat viele Vorteile. Neugierige Menschen arbeiten oft motivierter, sind zufriedener und kreativer. Auch mit der schulischen Leistung scheint Neugier zusammenzuhängen. Darum versuchen Forschende herausfinden, wie man Neugier gezielt steigern kann und welche Methoden dafür geeignet sind. Kann man Neugier durch gezielte Maßnahmen steigern? Gezielte Maßnahmen können Neugier steigern. Unterschiede zwischen den hierzu eingesetzten Methoden waren nicht bedeutsam.https://klarpsy.de/hintergrundunknownunknow
Datasets and Codebook for three studies on "Bayesian reasoning without numbers: Are proportions more natural than probabilities?"
No full textBayesian reasoning requires the processing of data in probabilistic situations to revise risk estimations. Research has shown that this is difficult when data is presented as single-event probabilities; the multiplicative combination of priors and likelihoods often is disregarded, resulting in erroneous strategies such as prior neglect or averaging. Proportions (relative frequencies) are computationally equivalent to probabilities: they also require a multiplicative combination. However, proportions are connected to natural mental representations (ratio sense). More specifically, mental representations of nested proportions (e.g., 70% of 20%) allow for mental operations that correspond to multiplicative combinations. In three experimental studies, we avoided numerical calculations and focused on the conceptual understanding underlying Bayesian reasoning by administering tasks with bar chart representations without numbers. In all studies, we compared two conditions: the tasks were either verbally framed in terms of proportions or in terms of single-event probabilities. The studies revealed that the framing had no substantial effect on whether participants combined priors and likelihoods or neglecting part of the information. However, the findings supported our hypothesis that the framing impacts how the information is combined. In line with our hypothesis, proportions increased the correct Bayesian judgment and reduced an incorrect averaging strategy – a strategy for combining information that was predominant with single-event probabilities. Thus, proportions appear as a natural view on combining information in Bayesian situations.peerReviewe
Supplementary materials to “The relation between character strengths and sustainable consumption behavior” [Other]
No full textSupplementary materials [Other]. The related article is Jansen, P., Rahe, M., & Hoja, S. (2025). The relation between character strengths and sustainable consumption behavior. Global Environmental Psychology, 3, Article e12843. https://doi.org/10.5964/gep.12843Supplementary material containing short study summary.unknownunknow
Supplementary materials to "Cross-temporal replication of the relationship between SDO and conservative political attitudes in Japan: SDO and attitudes shifted but the relationship holds" [Other]
No full textSupplementary materials [Other]. The related article is Takahashi, R., Imada, H., & Mifune, N. (2025). Cross-temporal replication of the relationship between SDO and conservative political attitudes in Japan: SDO and attitudes shifted but the relationship holds. Journal of Social and Political Psychology, 13(2), Article e16589. https://doi.org/10.5964/jspp.16589The Supplementary Materials contain the following tables and figures: Table S1: Means, standard deviations, and correlations with confidence intervals with SDO-D, SDO-E, and political attitudes in present study, Table S2: Choen’s d for each item compared with Mifune and Yokota (2018), Table S3: Mini-meta analysis with the present study and Mifune and Yokota (2018), Table S4: Means, standard deviations, and correlations with confidence intervals with SDO, conservativeness, SDO-D, SDO-E, and aggregated political attitudes in present study, and Figure S1: Correlation coefficients and 95% CIs of SDO-D and SDO-E.unknownunknow
Questionnaire for validation of stress and cognitive load scales in informed decision-making – DigiMed2 study
No full textThe DigiMed2 questionnaire was developed to validate two psychological scales in the context of informed decision-making in medicine: a stress scale based on the transactional stress model (Lazarus & Folkman, 1984) and a cognitive load scale derived from Cognitive Load Theory (Sweller, 2011). The instrument was applied in the DigiMed2 study, which examined patients’ responses to standardized medical information materials.unknownunknow
The potential of napping in automated driving and user preferences for wake-up concepts – an online-study
No full textIn automated driving, drivers may sleep during rides, making it important to study napping preferences and wake-up scenarios for human-centered system design. We conducted an online study with 280 participants, balanced by age and gender, examin-ing how often, when, and how long individuals would nap if given the opportunity. The study also explored preferred wake-up methods when the vehicle nears the end of its operational design domain. Using a mixed 2x2 design, participants were assigned to one of two travel purposes (“commuting” vs. “holiday trip”) and two minimal risk condi-tions (rest area vs. hard shoulder). Results showed that 40% intended to sleep during automated driving, highlighting strong interest in in-car sleeping. Wake-up preferences varied by travel purpose and minimal risk condition, with many favoring awakening before the drive ended. Participants also anticipated sleep inertia and desired post-wake-up support. The findings allow suggestions for designing wake-up concepts that mitigate sleep inertia.This study was conducted by WIVW and AUDI within the project SALSA (for more information see https://projekt-salsa.de/) which receives funding from the German Federal Min-istry for Economic Affairs and Energy (funding numbers: 19A24002H and 19A24002B). The sole responsibility of this publication lies within the authors.unknow
Supplementary materials to "Trajectories of depressive symptoms and associated risk factors from late adolescence to emerging adulthood" [Other]
No full textSupplementary materials [Other]. The related article is Pfeiffer, S., Alt, P., & Walper, S. (2025). Trajectories of depressive symptoms and associated risk factors from late adolescence to emerging adulthood. Clinical Psychology in Europe, 7(4), Article e15801. https://doi.org/10.32872/cpe.15801The Supplementary Materials contain the following items: Supplement 1: Results of LCGA and GMM Analyses for Depressive Symptom Trajectories. This supplement provides detailed results of latent class growth analysis (LCGA) and growth mixture modeling (GMM) examining trajectories of depressive symptoms. For each model spe cification (linear, latent base course, quadratic, and LCGA linear), the supplement includes density plots, estimated trajectories, trajectories overlaid with raw data, and model fit indices (AIC, BIC, aBIC, entropy, VLMR/LMR p-values, and class sizes). These materials offer transparency regarding model selection and facilitate evaluation of alternative class solutions. Supplemental Table 2: Multinomial Regression Analyses of Trajectory Membership Predictors
This table presents results from multinomial regression models examining sociodemographic variables (gender, family type, parental education, immigration background) and treatment use as predictors of depressive symptom trajectory membership. Odds ratios (OR), 95% confidence intervals (CI), and p-values are reported for each class comparison.unknownunknow