Correlates of children's sympathy: Recognition and regulation of sadness and anger
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Emotion recognition and emotion regulation have been implicated as promising correlates of sympathy. However, their relative and joint contributions to sympathy in different periods of childhood remain unclear. Moreover, researchers have not explored the relative importance of recognizing and regulating distinct distress‐related emotions, such as sadness and anger, for sympathy. The objective of the current paper was to gain a deeper understanding of which underlying emotion‐related factors are most implicated in sympathy and when in childhood they are most predictive. With an ethnically diverse sample of 4‐ and 8‐yearolds ( N = 300, n = 150 in each age group; 50% female), this study tested sadness and anger recognition and regulation, and interactions thereof, as predictors of sympathy. Better sadness and anger regulation independently predicted higher levels of sympathy in 4‐ and 8‐year‐olds, albeit sadness regulation was a more robust predictor of sympathy in 4‐year‐olds. Better sadness recognition was associated with higher sympathy in 8‐year‐olds who also had better sadness regulation. Results underscore the importance of emotion regulation for sympathy, particularly in early childhood. The findings also tentatively suggest that the correlates of sympathy may become more nuanced in middle childhood, with emotion‐specific recognition and regulation capacities employed in concert.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».