Empathy, sympathy, and emotion regulation: A meta-analytic review.
Notice bibliographique
Résumé
Empathy, sympathy, and emotion regulation are core components of social-emotional development. Regulating vicariously induced negative emotions is thought to support feeling empathy and sympathy for others in need, but empirical evidence for such effects is mixed. Moreover, despite the longstanding conceptual distinction between empathy and sympathy, most researchers refer to and measure these constructs interchangeably. This meta-analysis examined associations between emotion regulation and empathy and/or sympathy in childhood and adolescence, as well as potential methodological, study, and sample moderators. Analyses were conducted on 58 studies (75 effect sizes; N = 25,831). There was a significant and positive overall association between emotion regulation and empathy/sympathy (r = .19, p < .001); however, most scales assessing empathy were conflated with other constructs. Accounting for conflation, emotion regulation was related to sympathy (r = .24, p < .001) but not empathy (r = .04, p = .38). Moreover, the association between emotion regulation and empathy/sympathy was not significant when baseline respiratory sinus arrhythmia (RSA) and RSA reactivity were examined as proxies of emotion regulation. Results were largely similar across sample characteristics (e.g., age group, sex, and culture). Conceptual implications for differentiating empathy and sympathy are discussed, as well as methodological considerations to maximize the quality and clarity of research on emotion regulation, empathy, and sympathy. (PsycInfo Database Record (c) 2024 APA, all rights reserved).
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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 | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».