How do you choose and how well does it work?: the selection and effectiveness of emotion regulation strategies and their relationship with borderline personality disorder feature severity
Notice bibliographique
Résumé
There is little research examining whether the selection of emotion regulation strategies is compromised among individuals characterised by emotion dysregulation. In a sample of 149 undergraduates, we examined the selection and effectiveness of 2 emotion regulation strategies (reappraisal or distraction) in response to emotionally evocative stimuli, and their relationship with emotion dysregulation, measured by borderline personality disorder (BPD) feature severity. Stimulus intensity and self-reported negative emotional intensity were also compared as predictors of strategy selection. Results indicated that self-reported negative emotional intensity was a stronger predictor of strategy selection than stimulus intensity, and participants generally selected reappraisal over distraction. However, increases in self-reported negative emotional intensity was associated with an increased likelihood of choosing distraction, particularly among individuals higher in BPD features. In general, distraction exhibited less effectiveness than reappraisal, and higher BPD features did not differentially impact such effectiveness. Our findings indicate that individuals higher in emotion dysregulation prefer to use distraction as self-reported negative emotional intensity increases, a strategy which, overall, may not be as effective as reappraisal. Selection, rather than effectiveness of emotion regulation strategy might be a key feature of individuals characterised by emotion dysregulation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».