The Effect of Emotional Regulation for the Successful Treatment of Emotional Dependence in Young People
Notice bibliographique
Résumé
Regulation of one’s own emotional state is of great importance for a person’s mental health. The issue under research is related to determining emotional regulation approaches for the success of the treatment of emotional dependence in young people. Methods. It was possible to achieve the set goal based on the use of methods of analysis, observation, the Spann-Fischer Codependency Scale, and the Student’s coefficient. The emotional regulation approaches developed by the authors included social recovery, analysis of someone else’s problem and behaviour, problem solving, and art therapy. Results.It was found that the therapy had a positive effect on the respondents, enabling them to primarily develop the self-confidence skills (96%). Also, to develop a lack of need for constant approval (92%), and consideration of their own interests (93%). It was found that the level of the respondents’ emotional dependence decreased to a low level (84%) from the beginning of the study. The respondents noted that art therapy (53%) and socialization (47%), which became the basis of the treatment approaches, had almost the same positive effect. Conclusions.The practical significance of the article is related to the possibility of using effective approaches to regulating emotional dependence in young people. The research prospects will be aimed at comparing the impact of the developed approaches to regulating emotional dependence in young people and middle-aged people.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».