The who and what of validation: an experimental examination of validation and invalidation of specific emotions and the moderating effect of emotion dysregulation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Theory and research indicate that validation is associated with reductions in negative emotions, whereas invalidation is associated with escalation of negative emotions. However, it remains unclear whether these effects are consistent across emotions, and/or moderated by an individual's levels of emotion dysregulation. The present study experimentally examines the effects of validation and invalidation across emotions and as moderated by emotion dysregulation. METHODS: One hundred twenty-six participants completed a measure of emotion dysregulation, and then listened to a rejection-themed imagery script after which they reported the intensity of several emotions. Participants were then presented with either validating or invalidating feedback about their most intense self-reported emotion, depending on their counterbalancing order. They then repeated the procedure for the other condition. Self-reported negative emotions via continuous rating dial, heart rate (HR), and skin conductance level (SCL) were monitored throughout. RESULTS: Higher emotion dysregulation was associated with greater increases in self-reported positive emotion when shame or sadness was validated and lesser increases when fear was validated. There were no significant moderating effects of emotion dysregulation in response to invalidation for any emotion on any index. CONCLUSIONS: The effects of validation appear emotion specific and dependent on levels of emotion dysregulation. These findings may help inform more strategic use of validation in psychotherapeutic interventions.
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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 | 0,007 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».