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Enregistrement W7117374884 · doi:10.61838/kman.jayps.4742

Identifying Generational Gaps in Emotional Expression among Youth and Parents

2025· article· W7117374884 sur OpenAlexaffabout
Neha Sharma, Laura Bennett‐Poynter

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmotional expressionEmpathyThematic analysisReflexivityQualitative researchGrounded theoryInterpersonal communicationEmotional intelligencePerceptionMediation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: This study aimed to identify and interpret generational differences in emotional expression between youth and parents, focusing on how social, cognitive, and cultural factors influence emotional communication patterns across generations. Methods and Materials: This qualitative research employed an exploratory design grounded in the interpretivist paradigm to capture the lived experiences of emotional communication within families. The study involved 20 participants from Canada, comprising 10 youth (aged 18–25) and 10 parents (aged 40–60), selected through purposive sampling to ensure diversity in gender, culture, and socioeconomic background. Semi-structured interviews were conducted in person and online, each lasting 45–70 minutes, until theoretical saturation was reached. Data were transcribed verbatim and analyzed thematically using NVivo 14 software. Thematic analysis followed Braun and Clarke’s six-step framework, with codes and categories refined through constant comparison and reflexive journaling to ensure credibility and consistency. Findings: Five major themes emerged: (1) Communication Styles Across Generations, reflecting youth’s verbal openness versus parental restraint; (2) Technological Mediation of Emotion, highlighting digital communication as both a bridge and barrier; (3) Emotional Norms and Cultural Expectations, emphasizing the impact of cultural scripts and gendered expression; (4) Perceptions of Empathy and Understanding, revealing emotional misattunement and validation gaps; and (5) Adaptation and Emotional Bridging Mechanisms, showing efforts toward intergenerational empathy and emotional literacy. The findings indicated that differences in emotional vocabulary, digital fluency, and cultural norms contribute to misinterpretations and emotional distance, while reflective dialogue and hybrid communication foster improved understanding. Conclusion: Generational gaps in emotional expression arise from interwoven social, cultural, and cognitive mechanisms that shape emotion socialization within families. Promoting emotional literacy, reciprocal empathy, and adaptive communication practices can enhance intergenerational cohesion and emotional well-being.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,004
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,275 · 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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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