Cross‐Cultural Differences on Affective, Cognitive, and Psychiatric Measures: Evidence From a British‐Chinese Comparison
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Individuals worldwide share basic affective and cognitive abilities, and receive mental health diagnoses using similar scales. However, these measures have been predominantly developed and validated in Western contexts. Here, we compared British ( N = 187; age 19–73 years) and Chinese participants ( N = 194; age 19–60 years) on behavioral tasks of facial emotion recognition and sustained attention, evaluating affect and cognition, as well as mental health measures of anxiety, depression, obsessive‐compulsive disorder, and impulsivity. Comparing British and Chinese populations is particularly important as they represent distinct cultural traditions in emotional expression, cognitive processing, and mental health conceptualization. We found that British participants were significantly better at recognizing emotions, especially negative ones; while Chinese participants showed higher obsessive‐compulsive symptoms, driven primarily by the number‐meaning item, the tendency to assign significance to numerical information. The groups showed negligible differences in sustained attention and other mental health measures. This study provides novel evidence that culture has a greater influence on affective abilities than cognitive ones, and highlights concerns about cultural biases in established mental health scales. However, these findings may not generalize beyond British and Chinese populations, which calls for broader cross‐cultural research.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».