Self- and Other-Focused Emotional Intelligence, Situational Emotional Understanding, and Experience of Loss
Notice bibliographique
Résumé
The links between emotional intelligence and loss are under-researched, even though a lot of studies have investigated the psychological outcomes of traumatic experiences. Many people suffered multiple losses during the COVID-19 pandemic, including a loss of job, money, support services, or loved ones. The loss of a loved one might result in severe psychological trauma, and research suggests that early-life trauma relates to numerous forms of emotion dysregulation, including stress-reactivity. The consequences of loss for people with special needs deserve special attention since it often means not only the loss of a loved one but also the usual way of life. Thus, it is essential to analyze various aspects of loss experience, including the impact on emotional regulation, to reduce the harmful consequences of the COVID-19 pandemic. The purpose of this research was to examine emotional intelligence in groups of those who have a recent experience of loss and those who have not and to establish the impact of the experience of loss on the human psyche and mental health. We have analyzed the results of a simple random sample of gymnasium students (n=362). We hypothesized that the recent loss of a loved one diminishes the ability to understand self and other focused emotions as well as situational emotions. The survey has revealed that respondents who experienced the loss of a loved one understood better how individuals felt in the presented situations than those who did not have such experience. The premise that people who have experienced the loss of a loved one have a lower understanding of emotions than their peers who did not have such an experience has not been confirmed.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».