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Enregistrement W4233539465 · doi:10.32920/ryerson.14654418

Examining the role of cognitive bias in emotion regulation

2021· preprint· en· W4233539465 sur OpenAlexaff
Aleksandra Usyatynsky

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory Processes and Influences
Établissements canadiensSystems, Applications & Products in Data Processing (Canada)Toronto Metropolitan UniversityQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterpretation (philosophy)PsychologyCognitive biasAffect (linguistics)Expressive SuppressionCognitive reappraisalCognitive bias modificationCognitionAttentional biasCognitive psychologySocial psychologyCommunicationNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Individuals experiencing depressive symptoms interpret ambiguous situations negatively and use helpful emotion regulation strategies less often than those without symptoms. Theory suggests these strategies are used less due to interference from negatively biased interpretations. This study examined whether interpretation bias interferes with emotion regulation by experimentally manipulating interpretations in a positive or negative direction. Method: Undergraduate students were randomly assigned to positive and negative bias training groups. Interpretation bias and emotion regulation questionnaires were completed before and after training. Results: The training succeeded in inducing bias change only for the positive group, and emotion regulation strategy use did not change in either group. Discussion: Interpretation bias was not found to affect emotion regulation. Possible explanations include: bias change in the positive group was not large enough to alter emotion regulation; the task eliciting emotion regulation was ill-suited for this study; and interpretation bias and emotion regulation are unrelated.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,227
Score d'incertitude au seuil0,274

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,142
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,173 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
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Résumé présentoui

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