The Effect of Temperament on Emotion Regulation among Chinese Adolescents: the Role of Teacher Emotional Empathy
Notice bibliographique
Résumé
Hierarchical linear modeling techniques were used to explored individual and contextual factors of emotion regulation in a sample of 2074 adolescents from grade 7 through grade 12 and 54 head teachers in China mainland. Emotion Regulation Questionnaire (ERQ) and Early Adolescent Temperament Questionnaire-Revised (EATQ-R) were administered among students and Multi-Dimensional Emotional Empathy Scale (MDEES) among head teachers. Results showed that at the student level, Effortful Control and Affiliativeness were positively related to adolescents’ reappraisal whereas Surgency was inversely correlated with reappraisal after gender, grade level and parent’s education were controlled. And Negative Affect (NA) positively predicted suppression. At the teacher level, teachers’ Emotional Contagion promoted the impact of adolescent Surgency on reappraisal after teaching age was controlled. In addition, Responsive Crying, Emotional Attention and Feeling for Others enhanced the influence of NA upon Suppression among teachers. However, Positive Sharing weakened the negative association between NA and Suppression. These findings expand the understanding of the role of teacher empathy in adolescents’ emotional development, and have important implications for classroom management and teacher empathy training.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».