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 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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».