The relationship between mindfulness, wisdom, and emotion dysregulation: a cross sectional survey study in healthy adults
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Emotional dysregulation (ED), a hallmark of psychiatric disorders, is characterised by an impaired ability to regulate unpleasant emotions. Mindfulness-based interventions (MBIs) reduce symptoms of mental health conditions with presence of ED. This has encouraged empirical research on mindfulness within the context of emotional difficulties. Mindfulness is defined as awareness cultivated through non-judgemental attention to the present moment. Wisdom is defined as the application of meta-cognitive capacities for navigating complex social and ethical life matters. While wisdom is conceptually linked to mindfulness, the relationship between these constructs and their connection to emotion regulation (ER) remains understudied. To fill this gap, this study investigated the relationship between wisdom and mindfulness, and compared mindfulness and wisdom among healthy adults with high and low ED. This cross-sectional study, involving 132 healthy adults (103 female), employed valid and reliable self-reported measures. Results indicated a large positive correlation between wisdom and mindfulness, with factor analysis supporting a single underlying factor. Healthy adults with lower levels of ED showed higher levels of mindfulness and wisdom compared to those with high ED. These findings support a positive association between wisdom, mindfulness, and decreased ED, calling into question the existing theoretical differences between wisdom and mindfulness, which suggest they would not converge into the same empirical concept. Future studies should explore the role of mindfulness in wisdom and its potential as an antidote to ED.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».