Social Connectedness as a Function of Emotional Regulation and Cultural Tolerance: A Psychological Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study aimed to examine the predictive role of emotional regulation and cultural tolerance in social connectedness, determining the extent to which these psychological factors contribute to interpersonal relationships. Methods and Materials: A correlational descriptive design was employed, with 400 participants selected using Morgan and Krejcie’s (1970) sample size table. Participants completed the Social Connectedness Scale (SCS), Emotion Regulation Questionnaire (ERQ), and Cultural Tolerance Scale (CTS). Pearson correlation analysis was conducted to assess the relationships between variables, while a multiple regression analysis determined the predictive value of emotional regulation and cultural tolerance for social connectedness. Statistical analyses were performed using SPSS-27, with a significance level set at p < 0.01. Findings: Descriptive statistics revealed a mean social connectedness score of 42.65 (SD = 6.87), an emotional regulation mean of 51.24 (SD = 8.14), and a cultural tolerance mean of 37.89 (SD = 7.92). Pearson correlation analysis indicated significant positive relationships between emotional regulation and social connectedness (r = 0.58, p < 0.01) and between cultural tolerance and social connectedness (r = 0.49, p < 0.01). The regression model was statistically significant (F(2,397) = 99.32, p < 0.01), explaining 38% of the variance (R² = 0.38, Adjusted R² = 0.37). Both emotional regulation (B = 0.45, β = 0.41, p < 0.01) and cultural tolerance (B = 0.38, β = 0.33, p < 0.01) significantly predicted social connectedness. Conclusion: The findings confirm that emotional regulation and cultural tolerance are significant predictors of social connectedness. Individuals with higher emotional regulation skills and greater openness to cultural diversity tend to experience stronger social bonds. These results highlight the importance of fostering emotional and cultural adaptability to promote social integration.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».