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Enregistrement W2135607233 · doi:10.1371/journal.pone.0112990

Inhibition of Personally-Relevant Angry Faces Moderates the Effect of Empathy on Interpersonal Functioning

2015· article· en· W2135607233 sur OpenAlexafffund
Vanessa Iacono, Mark A. Ellenbogen, Alexa L. Wilson, Philip Desormeau, Rami Nijjar

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAnxiety, Depression, Psychometrics, Treatment, Cognitive Processes
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésEmpathyPsychologyInterpersonal communicationAngerFacial expressionCognitionEmpathic concernDevelopmental psychologySocial cognitionInterpersonal relationshipClinical psychologyPerspective-takingSocial psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While empathy is typically assumed to promote effective social interactions, it can sometimes be detrimental when it is unrestrained and overgeneralized. The present study explored whether cognitive inhibition would moderate the effect of empathy on social functioning. Eighty healthy young adults underwent two assessments six months apart. Participants' ability to suppress interference from distracting emotional stimuli was assessed using a Negative Affective Priming Task that included both generic and personally-relevant (i.e., participants' intimate partners) facial expressions of emotion. The UCLA Life Stress Interview and Empathy Quotient were administered to measure interpersonal functioning and empathy respectively. Multilevel modeling demonstrated that higher empathy was associated with worse concurrent interpersonal outcomes for individuals who showed weak inhibition of the personally-relevant depictions of anger. The effect of empathy on social functioning might be dependent on individuals' ability to suppress interference from meaningful emotional distractors in their environment.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations9
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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