Reappraisal affordances: a replication of Suri et al. (2018) and investigation of alternate predictors of reappraisal choice
Notice bibliographique
Résumé
Reappraisal affordances have recently emerged as an important predictor of emotion regulation choice . In a pre-registered replication of study 4 of Suri et al., 2018, we assessed the role of affordances and several other predictors of regulation choice. Participants (N = 315) read one of eight vignettes that varied in reappraisal affordance (high or low) and intensity (high or low). For each vignette, they rated hedonic and instrumental motives, affordances, intensity, importance, and long-term implications. One week later, participants re-read the vignette, chose between reappraisal and distraction, and rated their likelihood of using each strategy. Unexpectedly, participants rated predicted high affordance vignettes as lower in affordance than predicted low affordance vignettes. This difference from the original study may be due to sample differences: in the original study, participants were employees in a specific workplace and several vignettes targeted workplace activities. Nonetheless, we replicated the original finding that reappraisal affordances predicted reappraisal choice. The result held even when controlling for other contextual variables, which played a limited role in predicting emotion regulation. The results highlight the need to consider multiple aspects of context, including the research setting, when examining predictors of emotion regulation choice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».