Emotion Regulation: Is it More Taxing for Adolescents than for Adults?
Notice bibliographique
Résumé
The capacity to regulate emotions appears to improve with age across adolescence; but adolescence is also a time of heightened emotional intensity (Fjell et al. 2012; Larson & Ham, 1993; Shulman et al., 2016; Steinberg 2008). The coexistence of immature emotion regulation and heightened emotional intensity during adolescents complicates attempts to index improvement in emotion regulation capacity during this period. We used a novel approach to quantify emotion regulation, where participants performed a cognitively taxing working memory task (the N-Back) before and after a manipulation designed to elicit strong negative feelings (anger or embarrassment). Performance on the N-Back should be impaired by strong emotion (Baumeister et al., 2007; Richards, 2004), and failure to improve in performance from time 1 to time 2 on the N-back following emotion elicitation served as our index of difficulties in emotion regulation. To account for emotional intensity, we assessed emotional state before and after the experimental manipulation. We could therefore test whether any age differences in practice-related improvement on the N-back task were robust to adjustment for emotional intensity (the change in the relevant emotion pre- to post-manipulation). A total of 184 participants between the ages of 14 and 17 (Mage = 15.7, SD = 1.1), and 22 and 30 (Mage = 25.7, SD = 2.3) took part in the study. Overall, emotion elicitation interfered with performance on the N-back task in both age groups. As predicted, adolescents’ performance was more impaired than adults’ when the emotion elicited was embarrassment but not anger. This suggests that adolescents’ emotion regulation capacity is weaker than adults’ for at least some emotions. Importantly, this age difference was not attributable to differences in emotional intensity.
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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 | 0,007 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».