Reliability and validity of the Emotional Processing Self-Report.
Notice bibliographique
Résumé
Deficits in emotional processing are considered to underlie a range of psychopathologies, and thus constitute a crucial target to improve mental health. Given the broad consensus on the importance of emotional processing during psychotherapy to reduce symptomology, it is surprising that there is no self-report scale designed to measure this construct. The purpose of this study was to develop the Emotional Processing Self-Report (EP-SR), a practical easy-to-use tool for assessing client emotional processing during therapeutic sessions. In Study 1, 53 items were developed according to theory and evaluated by experts. Exploratory factor analyses of the newly created EP-SR items were administered in a cross-sectional design to 124 individuals in treatment. In Study 2, multilevel exploratory factor analyses were performed on a sample of 114 patients who completed the EP-SR after each therapy session (1956 measurements). The results indicated that the EP-SR could be used to assess three independent lower order emotional processes: emotional expression, regulation, and understanding emotional meaning. In Study 3, multilevel confirmatory factor analysis was conducted on additional sample of 77 patients who completed the EP-SR after each therapy session (1,423 measurements). Results confirmed the factor structure of the EP-SR. The internal consistency, convergent, incremental, and predictive validity of the EP-SR were confirmed by showing its association with clients' process and outcome measures. The results of these three studies support the reliability and validity of the EP-SR and its clinical importance. Given its user-friendliness and strong psychometric properties, the EP-SR emerges as a good instrument to assess individuals' emotional processing. (PsycInfo Database Record (c) 2025 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 | 0,031 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».