Cultural differences in the relations between expressive flexibility and life satisfaction over time
Notice bibliographique
Résumé
Background: Expressive flexibility refers to the ability to assess situational demands and adjust one's emotion expressions via enhancement or suppression. It has been associated with lower levels of depressive and anxiety symptoms and greater social acceptance. These relationships, however, have not yet been examined across cultures-where prior research has found cultural differences in norms on emotion displays and their associations with mental health. This study examined expressive flexibility across three cultural groups and their associations with life satisfaction and depressive symptoms over time. Methods: 276 first-year college students (146 Asian American, 71 European Americans, and 62 Latinx Americans) completed two online surveys during the first (T1) and thirteenth week (T2) of the Fall 2020 academic semester. Results: Results revealed no significant cultural group differences in the ability to enhance or suppress emotions. However, we found a significant ethnicity x enhancement ability interaction in predicting T2 life satisfaction, controlling for T1 life satisfaction, age, gender, and emotion regulation frequency. Specifically, greater ability to enhance one's emotions was significantly associated with higher life satisfaction over time among Asian Americans, but not for European Americans and Latinx Americans. Discussion: Our findings illustrate the importance of not looking just at cultural group differences in the levels of expressive flexibility, but also at the associations between expressive flexibility and mental health.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».