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Enregistrement W2804565402 · doi:10.1037/emo0000452

Emotional clarity development and psychosocial outcomes during adolescence.

2018· article· en· W2804565402 sur OpenAlexfundno aff
Liza M. Haas, Brae Anne McArthur, Taylor A. Burke, Thomas M. Olino, Lyn Y. Abramson, Lauren B. Alloy

Notice bibliographique

RevueEmotion · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research CouncilNational Institute of Mental Health
Mots-clésPsycINFOPsychosocialPsychologyCLARITYErikson's stages of psychosocial developmentDevelopmental psychologyClinical psychologySocioemotional selectivity theoryIntervention (counseling)MEDLINEPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Past research on emotional clarity (EC), the ability to identify and label one's own emotions, has illustrated an association between EC deficits and poor psychosocial outcomes during the adolescent years. Although past research has connected EC to psychosocial outcomes during adolescence in cross-sectional and longitudinal designs, no studies have traced the trajectory of EC over time to determine the developmental course of the construct during adolescence. Thus, this study investigated how EC developed over five years during adolescence and what factors were associated with the developmental trajectory of emotional clarity. Participants included a diverse sample of 640 adolescents (M age at Time 1 = 12.55 years; 53.0% female; 52.2% African American; 48.0% eligible for free school lunch). Results indicated that EC tended to decrease over adolescence, and females, on average, had a steeper decline of EC over time than males. The trajectory of EC predicted psychosocial outcomes, including depression and well-being. Results are discussed with the ultimate goal of informing novel prevention and intervention programs to promote adaptive emotional functioning during an influential time in human development. (PsycINFO Database Record (c) 2019 APA, all rights reserved).

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 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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,119
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,268 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations26
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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