A Double-Edged Sword? Unpacking the Effects of Rumination on Emotional Clarity
Notice bibliographique
Résumé
Rumination, or thinking passively and repetitively about one’s distress, and low emotional clarity, or not understanding one’s emotions, are risk factors for psychopathology. It has been suggested that people attempt to increase emotional clarity by ruminating, but whether ruminating works to help or harm emotional clarity in the moment is unknown. In N = 74 adults, following an idiographic negative mood induction, we experimentally manipulated rumination and two comparison conditions – distraction and mindfulness – to assess their effects on negative emotion, subjective and implicit indices of emotional clarity, and self-insight. Manipulation checks showed that conditions produced a pattern of distinct experiences theoretically consistent with each response style. Compared to comparison conditions, rumination was less effective in alleviating negative emotion. However, all conditions produced similar effects on emotional clarity and self-insight. Whereas each condition failed to influence subjective emotional clarity, they increased implicit clarity and perceived self-insight. Results underscore the importance of incorporating multiple measures of emotional clarity and suggest that, compared to other cognitive emotion response styles, rumination may function as a double-edged sword that keeps one entrenched in negative emotion but without impairing implicit emotional clarity and self-insight. Findings may have implications for why people ruminate despite its negative impact on well-being.
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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 | 0,001 |
| 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 ».