Psychophysiological Effects of Downregulating Negative Emotions: Insights From a Meta-Analysis of Healthy Adults
Notice bibliographique
Résumé
Assessing psychophysiological responses of emotion regulation is a cost-efficient way to quantify emotion regulation and to complement subjective report that may be biased. Previous studies have revealed inconsistent results complicating a sound interpretation of these findings. In the present study, we summarized the existing literature through a systematic search of articles. Meta-analyses were used to evaluate effect sizes of instructed downregulation strategies on common autonomic (electrodermal, respiratory, cardiovascular and pupillometric) and electromyographic (corrugator activity, emotion-modulated startle) measures. Moderator analyses were conducted, with moderators including study design, emotion induction, control instruction and trial duration. We identified k = 78 studies each contributing multiple sub-samples and performed 23 meta-analyses for combinations of emotion regulation strategy and psychophysiological measure. Overall, results showed that effects of reappraisal and suppression on autonomic measures were highly inconsistent across studies with rather small mean effect sizes. Electromyography (startle and corrugator activity) showed medium effect sizes that were consistent across studies. Our findings highlight the diversity as well as the low level of standardization and comparability of research in this area. Significant moderation of effects by study design, trial duration, and control condition emphasizes the need for better standardization of methods. In addition, the small mean effect sizes resulting from our analyses on autonomic measures should be interpreted with caution. Findings corroborate the importance of multi-channel approaches.
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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 | 0,019 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,024 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».