Emotion dysregulation and ADHD subclinical manifestations in late adolescents: A study with a focus on inattention
Notice bibliographique
Résumé
Recent influential approaches to this topic consider executive functions as a bridge between emotional dysregulation and hyperactivity/attention related disorders. Specifically, the ability to self-regulate emotions is viewed as a part of executive functions, which have a particular impact on attentional control. This study explored the relationships between self-reported attention disorders and emotional dysregulation in a sample of 132 non-clinical high school students (age: M = 18.6; SD = .71; 66% males). The research battery comprised four self-report measures which were individually administered to the participants: Brown Attention-Deficit Disorder Scales (Brown ADD Scales), Behavior Rating Inventory of Executive Function – Adult Version (BRIEF-A), Difficulties in Emotion Regulation Scale (DERS), Toronto Alexithymia Scale – 20 items (TAS). A series of regression analyses confirmed the stringent relation between the abilities to identify, regulate, and express emotions and the core variables involved in Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD), especially in relation to impairments in attentive functioning. Results throw light on the importance of emotion dysregulation in attention and executive control, suggesting the relevance of assessing the individual’s abilities to manage affects to better conceptualize the disorder and plan interventions. Implications for research and practice are discussed especially in the context of psychological development and protraction of the condition during adulthood.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».