Differential Effects of Multisystemic Factors on the Developmental Trajectories of Emotion Regulation
Notice bibliographique
Résumé
The current study investigated the development of emotion regulation (i.e., managing one’s emotions in order to meet a goal; Gross et al., 2019) within a multisystemic context across the sensitive periods of adolescence and emerging adulthood. It adds to current literature by including the entire sensitive period (i.e., age 12-29 years), incorporating the influence of multisystemic factors on different emotion regulation developmental pathways, and extending investigations of posttraumatic adjustment within an integrated framework. Participants were a subsample from the National Longitudinal Study of Adolescent Health (Add Health; N = 13414), a longitudinal nationally representative database that follows youth from adolescence into adulthood. Growth mixture modelling was applied to elicit unique trajectories of emotion regulation development (i.e., depressive symptoms) each with unique relationships to multisystemic covariates (i.e., biological sex, pubertal timing, self-esteem, adverse childhood experiences [ACEs], parent closeness, friendship support, parental socioeconomic status, neighbourhood safety, changes in household parental figures). Four non-linear trajectories were found: low (normative), low-increasing, increasing-decreasing, and high-decreasing. The multisystemic factors had differential effects on each pathway that, with the exception of ACEs, tend to wane in influence as youth age. Self-esteem, perceived parental closeness, and perceived neighbourhood safety most tended to be protective, whereas seeking support from a friend, experiencing (an) ACE(s), and changes to household parental figures tended to confer vulnerability. Emotion regulation development and posttraumatic adjustment do vary, with lasting impacts. A multisystemic, integrated framework showed what factors confer risk or protection within these trajectories, and helps explain previously mixed findings. Implications for identifying at-risk youth, preventative measures, and intervention are also discussed.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».