Self‐distancing promotes positive emotional change after adversity: Evidence from a micro‐longitudinal field experiment
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This research examines changes in emotionality following adverse experiences in daily life. We tested whether daily self-distancing (vs. self-immersing) in reflections on adversity results in positive change in emotionality. Additionally, we probed the "dosage" effect of repeated self-distancing. METHOD: A micro-longitudinal field experiment combined 4-week daily diary and experimental manipulation of perspective during diary-based reflections on adverse experiences to explore the trajectory of change in emotionality. Each day, participants (N = 149) described and reflected on one significant event from that day and rated emotionality. We randomly assigned participants to reflect from a self-immersed or self-distanced perspective. RESULTS: Self-distanced participants showed a change toward positive emotionality while maintaining the same level of negative emotionality, whereas self-immersed participants did not show changes in positive or negative emotionality. We also observed that self-distancing reached its maximum effect ("dosage") for positive emotionality in the third week of the diary. CONCLUSIONS: Repeated self-distanced reflections can promote positive change in emotionality in the face of everyday adversity. Notably, repeated self-distancing effectiveness has a saturation point. In contrast, self-immersed reflections on adversity do not promote positive emotional change. Together, these observations raise the question how the default self-immersed reflection on traumatic experiences impacts personal growth.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».