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Enregistrement W6957969384 · doi:10.6084/m9.figshare.21938368

Evaluating emotion regulation ability across negative and positive emotions: psychometric properties of the Perth Emotion Regulation Competency Inventory (PERCI) in American adults and Iranian adults and adolescents

2023· article· en· W6957969384 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUWA Profiles and Research Repository (University of Western Australia) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePsychosomatic Disorders and Their Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlexithymiaAnxietyConfirmatory factor analysisPsychometricsNegative emotionEmotional regulationAutoregulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A critical factor for adaptive psychological functioning is the ability to successfully regulate negative and positive emotions. Various tools and methods have been developed to assess emotion regulation competence. Recently, the Perth Emotion Regulation Competency Inventory (PERCI) was developed to overcome some of the limitations of previous assessment tools including a lack of emotion regulation assessment across both positive and negative emotions. To date, no studies have examined the PERCI’s psychometric properties among adolescents and non-Western general populations. To address this gap in the literature, we examined the psychometric properties of the PERCI among Iranian adolescents (n = 557), Iranian adults (n = 926), and American adults (n = 242). Participants also completed Emotion Regulation Questionnaire (ERQ), Toronto Alexithymia Scale-20 (TAS-20), and Depression Anxiety and Stress Scale-21 (DASS-21) for measuring the concurrent validity of the PERCI. Confirmatory factor analyses supported the intended eight-factor structure that distinguishes between different emotion regulation components and negative and positive emotions. The eight-factor structure was also found invariant in terms of gender, age, and culture groups. Furthermore, the PERCI demonstrated good internal consistency, test-retest reliability, as well as expected associations with measures of psychopathology, emotion regulation strategy, and alexithymia. Our findings indicate that the PERCI has strong psychometric properties among both Middle Eastern and Western samples and can also be utilised with adolescents. What is already known about this topic: Difficulties in emotion regulation are contributing to the development, maintenance of numerous forms of psychopathology.The assessment of emotion regulation difficulties has been limited as it primarily focusd only on negative emotions.The Perth Emotion Regulation Competency Inventory (PERCI) was recently developed to provide an integrated and valence-sensitive assessment of emotion regulation ability. Difficulties in emotion regulation are contributing to the development, maintenance of numerous forms of psychopathology. The assessment of emotion regulation difficulties has been limited as it primarily focusd only on negative emotions. The Perth Emotion Regulation Competency Inventory (PERCI) was recently developed to provide an integrated and valence-sensitive assessment of emotion regulation ability. What this topic adds: The PERCI can be used to measure emotion regulation competency in both adults and adolescents.The intended eight-factor structure of the PERCI that distinguishes between different emotion regulations components and negative and positive emotions was supported.The intended factor structure of the PERCI found invariant in terms of gender, age, and culture groups. The PERCI can be used to measure emotion regulation competency in both adults and adolescents. The intended eight-factor structure of the PERCI that distinguishes between different emotion regulations components and negative and positive emotions was supported. The intended factor structure of the PERCI found invariant in terms of gender, age, and culture groups.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,086
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,269 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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