A Systematic Literature Review of Emotion Regulation Measurement in Individuals With Autism Spectrum Disorder
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle