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Enregistrement W2228314675 · doi:10.1037/per0000156

A laboratory examination of emotion regulation skill strengthening in borderline personality disorder.

2015· article· en· W2228314675 sur OpenAlexaff
Rebecca Metcalfe, Skye Fitzpatrick, Janice R. Kuo

Notice bibliographique

RevuePersonality Disorders Theory Research and Treatment · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePersonality Disorders and Psychopathology
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDistractionBorderline personality disorderPsychologyPsycINFOEmotional regulationPersonalityClinical psychologyNegativity effectDevelopmental psychologyCognitive psychologySocial psychologyMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examined whether individuals with borderline personality disorder (BPD; N = 25) exhibit deficits in their ability to strengthen their emotion regulation skills over time compared with healthy controls (HCs; N = 30). Participants were instructed to implement 1 of 2 different emotion regulation strategies (i.e., distraction and mindful awareness of the emotion) or to either react naturally (i.e., nonregulation condition) in response to BPD-relevant stimuli across multiple trials. Self-reported negativity and positivity, and physiological indices of emotion were collected throughout. Self-report results indicated that both groups displayed strengthening of distraction, but not mindful awareness, compared with the nonregulation condition over time. When comparing the 2 emotion regulation strategies to each other, heart rate data suggested that the rate of skill strengthening varied by group. Specifically, the BPD group evidenced strengthening of mindful awareness, but not distraction, over time whereas the HCs exhibited the opposite pattern. These findings suggest that individuals with BPD generally do not show deficits in their ability to strengthen emotion regulation skills and exhibit greater strengthening of mindful awareness than distraction over time. (PsycINFO Database Record

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,315 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations10
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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