The reduction of psychological aggression across varied interpersonal contexts through repentance and forgiveness
Notice bibliographique
Résumé
Research on the resolution of interpersonal conflict has shown that forgiveness is important in reducing aggression and promoting prosocial interactions following a transgression. Although the benefits of forgiveness have been demonstrated in a variety of relationship contexts, a single theoretical model has not been tested across these different contexts. In this study, we employed an attributional framework to examine the relationship between attributions of responsibility for a transgression, repentance, emotions, forgiveness, and psychological aggression toward three different categories of transgressor: a coworker, a friend, and a romantic partner. One hundred and seven participants were asked to describe a recent transgression with a coworker, a friend, and a romantic partner. In each case, responsibility for the event, the degree to which the transgressor apologized, anger, sympathy, forgiveness, and subsequent psychological aggression toward the transgressor were measured. A basic model of aggression reduction, whereby repentance facilitates forgiveness and reduces psychological aggression, was reliable in each category of transgressor. A comparison of the models showed minor differences in how individuals respond to transgressors. Although coworkers apologized less, they were just as likely to be forgiven as romantic partners and friends. In addition, participants were least likely to respond with psychological aggression when a friend transgressed against them. This research provides a theoretical framework within which to study forgiveness and aggression across a variety of contexts. Aggr. Behav. 32:1–12, 2006. © 2006 Wiley-Liss, Inc.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».