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Enregistrement W2914393945 · doi:10.5430/ijhe.v8n1p69

The Relationship between Interpersonal Emotion Regulation and Interpersonal Competence Controlled for Emotion Dysregulation

2019· article· en· W2914393945 sur OpenAlexvenueno aff
Asude Malkoç, Meltem Aslan Gördesli, Reyhan Arslan, Ferah Çekici, Zeynep Aydın Sünbül

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Higher Education · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterpersonal communicationPsychologyInterpersonal relationshipMultilevel modelClinical psychologyDevelopmental psychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study is to examine the role of interpersonal emotion regulation on interpersonal competency when controlled for emotion dysregulation. The sample of the study consists of 342 (235 female; 107 male) undergraduate students attending to the various departments of a private university in Turkey. The average age of participants was 20.81 (SD=2.29). The Interpersonal Emotion Regulation Scale, Difficulties in Emotion Regulation Scale and Interpersonal Competency Scale were used. Analyses were conducted through the SPSS 20 (IBM, 2011). Results of hierarchical regression analysis revealed that interpersonal emotion regulation and emotion dysregulation seem to predict interpersonal competency. After controlling for the effect of emotion dysregulation, interpersonal emotion regulation alone explains 18% of the overall variance in interpersonal competency. Interpersonal emotion has the highest contribution on interpersonal competency followed by emotion dysregulation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,297
Score d'incertitude au seuil0,461

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,310 · 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.

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

Citations18
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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