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Enregistrement W2100193394 · doi:10.3389/fpsyg.2014.00380

Emotional aging: a discrete emotions perspective

2014· article· en· W2100193394 sur OpenAlex
Ute Kunzmann, Cathleen Kappes, Carsten Wrosch

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAging and Gerontology Research
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSadnessPsychologyPerspective (graphical)AngerCognitive psychologyAffect (linguistics)PhenomenonEmotion classificationDevelopmental psychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Perhaps the most important single finding in the field of emotional aging has been that the overall quality of affective experience steadily improves during adulthood and can be maintained into old age. Recent lifespan developmental theories have provided motivation- and experience-based explanations for this phenomenon. These theories suggest that, as individuals grow older, they become increasingly motivated and able to regulate their emotions, which could result in reduced negativity and enhanced positivity. The objective of this paper is to expand existing theories and empirical research on emotional aging by presenting a discrete emotions perspective. To illustrate the usefulness of this approach, we focus on a discussion of the literature examining age differences in anger and sadness. These two negative emotions have typically been subsumed under the singular concept of negative affect. From a discrete emotions perspective, however, they are highly distinct and show multidirectional age differences. We propose that such contrasting age differences in specific negative emotions have important implications for our understanding of long-term patterns of affective well-being across the adult lifespan.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,942
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,366 · 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