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This study investigated whether an analysis of narrative style (word use and cross-clausal syntax) of patients with symptoms of generalised anxiety and depression disorders can help predict the likelihood of successful participation in guided self-help. Texts by 97 people who had made contact with a primary care mental health service were analysed. Outcome measures were completion of the guided self-help programme, and change in symptoms assessed by a standardised scale (CORE-OM). Regression analyses indicated that some aspects of participants' syntax helped to predict completion of the programme, and that aspects of syntax and word use helped to predict improvement of symptoms. Participants using non-finite complement clauses with above-average frequency were four times more likely to complete the programme (95% confidence interval 1.4 to 11.7) than other participants. Among those who completed, the use of causation words and complex syntax (adverbial clauses) predicted improvement, accounting for 50% of the variation in well-being benefit. These results suggest that the analysis of narrative style can provide useful information for assessing the likelihood of success of individuals participating in a mental health guided self-help programme.
This article introduces the topic of ‘‘Multilingual language resources and interoperability’’. We start with a taxonomy and parameters for classifying language resources. Later we provide examples and issues of interoperatability, and resource architectures to solve such issues. Finally we discuss aspects of linguistic formalisms and interoperability.
Die öffentliche Akzeptanz und Wirkung natur- und technikwissenschaftlicher Forschung hängt grundlegend davon ab, ob sich die Ziele und Forschungsergebnisse an die Öffentlichkeit vermitteln lassen. Doch die Inhalte aktueller Forschungsvorhaben sind für ein Laienpublikum oft nur schwer zugänglich und verständlich. Vor dem Hintergrund, die gesellschaftliche Diskussion natur- und technikwissenschaftlicher Forschung zu verbessern, untersuchen und bewerten wir im Projekt PopSci – Understanding Science einen wichtigen Sektor des populärwissenschaftlichen Diskurses in Deutschland empirisch. Hierfür identifizieren wir die linguistischen Merkmale deutscher populärwissenschaftlicher Texte durch korpusbasierte Methoden und untersuchen deren Effekt auf die kognitive Verarbeitung der Texte durch Laien. Dazu setzen wir Vor- und Nachwissenstests ein. Außerdem messen wir die Blickbewegungen der Leserinnen und Leser, während sie populärwissenschaftliche Texte lesen. Aus dieser Kombination von unterschiedlichen Methoden versuchen wir, erste Empfehlungen zur Verbesserung des linguistischen Stils und der Wissensrepräsentation populärwissenschaftlicher Texte abzuleiten.