Gender differences in cognitive and affective interpersonal emotion regulation in couples: an fNIRS hyperscanning
Notice bibliographique
Résumé
Emotion regulation is vital in maintaining romantic relationships in couples. Although gender differences exist in cognitive and affective strategies during 'intrapersonal' emotion regulation, it is unclear how gender differences through affective bonds work in 'interpersonal' emotion regulation (IER) in couples. Thirty couple dyads and 30 stranger dyads underwent functional near-infrared spectroscopy hyperscanning recordings when targets complied with their partner's cognitive engagement (CE) and affective engagement (AE) strategies after viewing sad and neutral videos. Behaviorally, for males, CE was less effective than AE in both groups, but little difference occurred for females between AE and CE. For couples, Granger causality analysis showed that male targets had less neural activity than female targets in CH06, CH13 and CH17 during CE. For inflow and outflow activities on CH06 and CH13 (frontopolar cortex), respectively, male targets had less activity in the CE condition than in the AE condition, while for outflow activities on CH 17 (dorsolateral prefrontal cortex), female targets had more activity in the CE condition than in the AE condition. However, these differences were not observed in strangers. These results suggest gender differences in CE but not in AE and dissociable flow patterns in male and female targets in couples during sadness regulation.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».