Cross-cultural differences in self-reported and behavioural emotional self-awareness between Japan and the UK
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: How we express and describe emotion is shaped by sociocultural norms. These sociocultural norms may also affect emotional self-awareness, i.e., how we identify and make sense of our own emotions. Previous studies have found lower emotional self-awareness in East Asian compared to Western samples using self-report measures. However, studies using behavioural methods did not provide clear evidence of reduced emotional self-awareness in East Asian groups. This may be due to different measurement tools capturing different facets of emotional self-awareness. RESULTS: To investigate this issue further, we compared the emotional self-awareness of Japanese (n = 29) and United Kingdom (UK) (n = 43) adults using the self-report Toronto Alexithymia Scale (TAS-20), alongside two behavioural measures - the Emotional Consistency Task (EC-Task) and the Photo Emotion Differentiation Task (PED-Task). Japanese adults showed higher TAS-20 scores than UK participants, indicating greater self-reported difficulties with emotional self-awareness. Japanese participants also had lower EC-Task scores than UK adults, indicating a lower ability to differentiate between levels of emotional intensity. PED-Task performance did not show clear group differences. These findings suggest that cross-cultural differences in emotional self-awareness vary with the task used, because different tasks assess distinct aspects of this ability. Future research should attempt to capture these different aspects of emotional self-awareness.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».