May I Help You? The Relationship Between Interpersonal Emotion Regulation and Emotional and Relational Wellbeing in Daily Life
Notice bibliographique
Résumé
People often get support from others in regulating their emotions, a phenomenon known as interpersonal emotion regulation (IER). However, the relative effectiveness of specific IER strategies for improving emotional and relational wellbeing in daily life is unclear. Here, we report two preregistered, ecological momentary assessment studies, in which we examined how the use of six key IER strategies relates to emotional and relational wellbeing among romantic couples in daily life. Study 1 focused on enacted IER as reported by the regulator, whereas Study 2 focused on perceived IER as reported by the regulated partner. Using a dyadic experience sampling design (6 beeps/day for 7 days), Study 1 (N = 136) showed that when people reported to have given advice or encouraged their partner to suppress their emotions, their partners experienced impaired emotional wellbeing. When people reported to have distracted their partner, their partner experienced enhanced positive affect and felt closer to their partner. The use of interpersonal reappraisal, acceptance and ignoring was unrelated to partners’ momentary wellbeing. Using a dyadic daily diary design (1 beep/day for 12 days), Study 2 (N = 361) showed that perceptions of one’s emotions being ignored by the partner were associated with impaired emotional and relational wellbeing on the same day. The perceived use of other IER strategies was unrelated to momentary wellbeing. Taken together, the present set of studies illuminates how IER processes shape people’s emotions and relationships in ecologically valid settings. Our findings indicate that enacted and perceived regulatory behaviors are associated with differential outcomes, highlighting the complex nature of interpersonal emotion dynamics.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».