Adaptiveness of emotion regulation flexibility according to long-term implications
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The ability to consider the long-term implications of emotional events is integral to mental health and adaptive psychological functioning. However, it remains unclear whether flexibly synchronizing emotion regulation strategies to the long-term implications of emotional events is associated with adaptive outcomes. METHODS: This ecological momentary assessment study examined how emotion regulation flexibility concerning contextual long-term implications is linked to daily emotional experiences and mental health outcomes. Ninety-eight participants provided 1705 real-time assessments of their perceived long-term implications of ongoing emotional events and reported their use of cognitive change (i.e., reappraisal, benefit-finding, perspective-taking) and attentional deployment strategies (i.e., distraction, refocusing, cognitive avoidance). The adaptiveness of adjusting these strategies based on contextual long-term implications was examined using momentary emotional experiences and measures of psychopathology and well-being as outcomes. RESULTS: Consistent with models of emotion regulation flexibility, participants who aligned their use of cognitive change and attentional deployment strategies with the perceived long-term significance of events reported more positive daily emotional experiences and lower levels of psychopathology. LIMITATIONS: Future work should use experimental and longitudinal designs to establish causal pathways. CONCLUSIONS: These findings underscore the importance of accounting for situational long-term implications when evaluating the adaptiveness of regulatory strategies, thereby adding to the growing body of evidence supporting the contextual nature of emotion 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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».