Cognitive and behavioural emotion regulation and risky behaviours in adolescence: gender differences
Bibliographic record
Abstract
Cette étude examine les différences entre les stratégies cognitives et comportementales fonctionnelles et dysfonctionnelles des adolescents en fonction de leur sexe. De plus, les différences entre les garçons et les filles au niveau de la relation entre la régularisation d'émotions et l'adoption de comportements à risque sont explorées. Cinquante adolescents et 50 adolescentes provenant de huit écoles secondaires de la région de Montréal ont rempli le Risky Behavior Questionnaire (RBQ-A; Auerbach, & Abela, 2008), le Cognitive Emotion Regulation Questionnaire (CERQ; Garnefski, Kraaij, & Spinhoven, 2002) et le Regulation of Emotions Questionnaire (REQ-2; Phillips & Power, 2007). Des différences entre les sexes ont été notées au niveau des stratégies de régularisation d'émotions, indiquant que les adolescentes sont plus portées à utiliser des stratégies cognitives, telles que ruminer, accepter et mettre en perspective, alors que les adolescents utilisent davantage des stratégies comportementales. De plus, la relation entre la régularisation d'émotions et l'adoption de comportements à risque diffère entre les garçons et les filles. Plus précisément, seules les stratégies comportementales dysfonctionnelles de régularisation d'émotions ont prédit les comportements à risque chez les adolescents, alors que seules les stratégies cognitives dysfonctionnelles de régularisation d'émotions ont prédit les comportements à risque chez les adolescentes. Les implications cliniques en ce qui a trait à la différente relation entre la régularisation d'émotions et les comportements à risque chez les garçons et les filles sont abordées.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".