Emotion regulation in children with behavior problems: Linking behavioral and brain processes
Notice bibliographique
Résumé
Past studies have shown that aggressive children exhibit rigid (rather than flexible) parent-child interactions; these rigid repertoires may provide the context through which children fail to acquire emotion-regulation skills. Difficulties in regulating emotion are associated with minimal activity in dorsal systems in the cerebral cortex, for example, the anterior cingulate cortex. The current study aimed to integrate parent-child and neurocognitive indices of emotion regulation and examine their associations for the first time. Sixty children (8-12 years old) referred for treatment for aggression underwent two assessments. Brain processes related to emotion regulation were assessed using dense-array EEG with a computerized go/no-go task. The N2 amplitudes thought to tap inhibitory control were recorded, and a source analysis was conducted. In the second assessment, parents and children were videotaped while trying to solve a conflict topic. State space grids were used to derive two dynamic flexibility parameters from the coded videotapes: (a) the number of transitions between emotional states and (b) the dispersion of emotional states, based on proportional durations in each state. The regression results showed that flexibility measures were not related to N2 amplitudes. However, flexibility measures were significantly associated with the ratio of dorsal to ventral source activation: for transitions, ΔR 2 = .27, F (1, 34) = 13.13, p = .001; for dispersion, ΔR 2 = .29, F (1, 35) = 14.76, p < .001. Thus, in support of our main hypothesis, greater dyadic flexibility was associated with a higher ratio of dorsomedial to ventral activation, suggesting that children with more flexible parent-child interactions are able to recruit relatively more dorsomedial activity in challenging situations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».