Evaluating emotion regulation ability across negative and positive emotions: psychometric properties of the Perth Emotion Regulation Competency Inventory (PERCI) in American adults and Iranian adults and adolescents
Notice bibliographique
Résumé
Objective A critical factor for adaptive psychological functioning is the ability to successfully regulate negative and positive emotions. Various tools and methods have been developed to assess emotion regulation competence. Recently, the Perth Emotion Regulation Competency Inventory (PERCI) was developed to overcome some of the limitations of previous assessment tools including a lack of emotion regulation assessment across both positive and negative emotions. To date, no studies have examined the PERCI’s psychometric properties among adolescents and non-Western general populations.Method To address this gap in the literature, we examined the psychometric properties of the PERCI among Iranian adolescents (n = 557), Iranian adults (n = 926), and American adults (n = 242). Participants also completed Emotion Regulation Questionnaire (ERQ), Toronto Alexithymia Scale-20 (TAS-20), and Depression Anxiety and Stress Scale-21 (DASS-21) for measuring the concurrent validity of the PERCI.Results Confirmatory factor analyses supported the intended eight-factor structure that distinguishes between different emotion regulation components and negative and positive emotions. The eight-factor structure was also found invariant in terms of gender, age, and culture groups. Furthermore, the PERCI demonstrated good internal consistency, test-retest reliability, as well as expected associations with measures of psychopathology, emotion regulation strategy, and alexithymia.Conclusions Our findings indicate that the PERCI has strong psychometric properties among both Middle Eastern and Western samples and can also be utilised with adolescents.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».