Linking partner emotional support, partner negative interaction, and trauma with psychological distress
Notice bibliographique
Résumé
While research evidence has consistently demonstrated the link between social relationships and psychological distress, there is debate over the strength of perceived emotional support compared with perceived negative interaction on psychological distress and whether the relation between social relationships and psychological distress is direct or moderating. In this study, we examined the relation between partner emotional support, partner negative interaction, and trauma on psychological distress. Our sample of married or romantically partnered people was drawn from a nationally representative U.S. data set ( N = 5,383). The direct effects of romantic partner emotional support and romantic partner negative interaction on psychological distress were evaluated and compared. Further, we evaluated the moderating effects of partner emotional support and partner negative interaction on the relation between trauma history and psychological distress. Hierarchical regression models revealed that (a) people exposed to trauma experienced greater psychological distress, (b) partner emotional support was linked with reduced distress, (c) partner negative interaction was linked with increased distress, (d) partner negative interaction accounted for more variance in psychological distress compared with partner emotional support, and (e) neither partner emotional support nor partner negative interaction moderated the relation between trauma and distress. These findings indicate that partner negative interaction has a stronger relation with psychological distress than partner emotional support. Further, they support the direct effects of social relationships on psychological distress over the moderating effects.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».