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Enregistrement W2049838494 · doi:10.1002/icd.677

The anger–distress model of temper tantrums: associations with emotional reactivity and emotional competence

2010· article· en· W2049838494 sur OpenAlexaff
Gerald F. Giesbrecht, Michael R. Miller, Ulrich Müller

Notice bibliographique

RevueInfant and Child Development · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensUniversity of VictoriaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyAngerDistressEmotional competenceDevelopmental psychologyReactivity (psychology)Emotional distressCompetence (human resources)RuminationClinical psychologyAnxietyEmotional intelligenceSocial psychologyCognitionPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The goals of this investigation were (a) to assess the structural validity of the anger–distress model of temper tantrums, and (b) to examine the associations among temper tantrums, emotional reactivity and emotional competence in a community sample of preschoolers. A parent‐report measure, the Temper Tantrum Grid, was used to measure the frequency of common tantrum behaviours. Laboratory and parent‐report measures of emotional reactivity and emotional competence were administered. Confirmatory factor analysis supported the proposal that anger and distress are separate but overlapping tantrum processes. Correlation analyses showed that temper tantrum anger and distress were related to emotional reactivity and emotional competence. There was no evidence to support the notion that emotional competence moderated the effect of emotional reactivity on temper tantrums. In contrast, emotional competence was a significant mediator of the association between emotional reactivity and temper tantrums. Overall, the results support the anger–distress model of temper tantrums. The findings suggest that children's temper tantrums are systematically related to the overall organization of emotion and behaviour in preschool children. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations44
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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