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Enregistrement W2976750825 · doi:10.1037/per0000355

Emotion regulation difficulties and borderline personality disorder: The moderating role of race.

2019· article· en· W2976750825 sur OpenAlexaffabout
Lauren A. Haliczer, Katherine L. Dixon–Gordon, Keyne C. Law, Michael D. Anestis, M. Zachary Rosenthal, Alexander L. Chapman

Notice bibliographique

RevuePersonality Disorders Theory Research and Treatment · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBorderline personality disorderRace (biology)PsychologyPersonalitySocial psychologyPsychotherapistClinical psychologySociologyGender studies

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Borderline personality disorder (BPD) is a disorder characterized by emotion regulation (ER) difficulties. Although research indicates that patterns of ER differ across racial groups, few studies have examined the role of race in the ER-BPD association. This study sought to address this gap. Participants in this study identified as either East Asian, White, or Black, and were recruited from sites in Western Canada and the Southern United States. Two samples were included in this study: (a) 194 university students who self-reported BPD features and (b) 88 adults from the community who underwent diagnostic interviews and had a BPD diagnosis. All participants self-reported ER difficulties. Results revealed that race moderated the link between some aspects of ER difficulties and BPD. For instance, relations between (a) nonacceptance of emotions and BPD affect instability, (b) limited access to ER strategies and BPD identity disturbance, and (c) low emotional awareness and BPD diagnosis were stronger among White (vs. Black or East Asian) participants. Implications of these findings for the diagnosis and treatment of BPD across racial groups are discussed. (PsycInfo Database Record (c) 2020 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 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,294 · 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

Citations19
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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