A Systematic Literature Review of Emotion Regulation Measurement in Individuals With Autism Spectrum Disorder
Notice bibliographique
Résumé
Emotion regulation (ER) difficulties are a potential common factor underlying the presentation of multiple emotional and behavioral problems in individuals with Autism Spectrum Disorder (ASD). To provide an overview of how ER has been studied in individuals with ASD, we conducted a systematic review of the past 20 years of ER research in the ASD population, using established keywords from the most comprehensive ER literature review of the typically developing population to date. Out of an initial sampling of 305 studies, 32 were eligible for review. We examined the types of methods (self-report, informant report, naturalistic observation/ behavior coding, physiological, and open-ended) and the ER constructs based on Gross and Thompson's modal model (situation selection, situation modification, attention deployment, cognitive change, and response modulation). Studies most often assessed ER using one type of method and from a unidimensional perspective. Across the 32 studies, we documented the types of measures used and found that 38% of studies used self-report, 44% included an informant report measure, 31% included at least one naturalistic observation/behavior coding measure, 13% included at least one physiological measure, and 13% included at least one open-ended measure. Only 25% of studies used more than one method of measurement. The findings of the current review provide the field with an in-depth analysis of various ER measures and how each measure taps into an ER framework. Future research can use this model to examine ER in a multicomponent way and through multiple methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».