Intra- versus interpersonal emotion regulation: Associations with affect, relationship quality and closeness, and biological markers of stress.
Notice bibliographique
Résumé
Past research has focused on emotion regulation (ER) as an intrapersonal endeavor (managing one's own emotions), leaving many questions unanswered about interpersonal emotion regulation (IER; receiving support from another person to regulate one's emotions). This study sought to understand the effects of two common IER strategies (corumination, codistraction) by comparing them with each other and their intrapersonal counterparts (rumination, distraction) on negative and positive affect, relationship quality and closeness, and biological stress responses (i.e., cortisol and salivary alpha-amylase [sAA]). Participants completed the Fast Friends paradigm and then privately recalled a stressful event. Participants were then randomized into one of four ER groups: rumination, distraction, corumination, or codistraction. Affect, relationship quality, closeness, cortisol, and sAA were measured throughout the study session and during a 40-min post-ER recovery period. Interestingly, the ER groups differed in affect and biological recovery from stress, but not in relationship quality or closeness. Specifically, distraction facilitated the greatest decline in negative affect during the ER induction, but negative affect decline was greater in rumination and corumination than in distraction during the recovery period. Additionally, both IER groups showed increased sAA levels during the ER induction, but sAA levels showed a greater decline in the IER than in intrapersonal ER groups during the recovery period. This study highlights the nuanced effects of intrapersonal versus IER strategies and thus informs approaches to modulate negative affect and biological markers of stress when facing stressful events. (PsycInfo Database Record (c) 2025 APA, all rights reserved).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».