Physiological measurement of emotion from infancy to preschool: A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Emotion regulation, the ability to regulate emotional responses to environmental stimuli, develops in the first years of life and plays an important role in the development of personality, social competence, and behavior. Substantial literature suggests a relationship between emotion regulation and cardiac physiology; specifically, heart rate changes in response to positive or negative emotion-eliciting stimuli. METHOD: This systematic review and meta-analysis provide an in-depth examination of research that has measured physiological responding during emotional-evoking tasks in children from birth to 4 years of age. RESULTS: The review had three main findings. First, meta-regressions resulted in an age-related decrease in baseline and task-related heart rate (HR) and increases in baseline and task-related respiratory sinus arrhythmia (RSA). Second, meta-analyses suggest task-related increases in HR and decreases in RSA and heart rate variability (HRV), regardless of emotional valence of the task. Third, associations between physiological responding and observed behavioral regulation are not consistently present in children aged 4 and younger. The review also provides a summary of the various methodology used to measure physiological reactions to emotional-evoking tasks, including number of sensors used and placement, various baseline and emotional-evoking tasks used, methods for extracting RSA, as well as percentage of loss and reasons for loss for each study. CONCLUSION: Characterizing the physiological reactivity of typically developing children is important to understanding the role emotional regulation plays in typical and atypical development.
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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 | 0,009 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».