Forgiveness and the appraisal-coping process in response to relationship conflicts: Implications for depressive symptoms
Notice bibliographique
Résumé
The present investigation assessed the mediating role of appraisal-coping processes in the relation between forgiveness and depressive symptoms associated with intimate relationship conflicts. Study 1 assessed the role of forgiveness in the context of a severe relationship stressor, namely women experiencing dating abuse, along with the appraisal-coping responses and depressive symptoms associated with such a stressor. Study 2 evaluated the function served by forgiveness among men and women in response to non-abusive relationship stressors, including the dissolution of the relationship, and also assessed the relations among forgiveness, appraisal-coping processes, and depressive symptoms. Women who encountered dating abuse were less likely to forgive their partners, and this was linked to higher levels of depressive symptoms. The relation between forgiveness and lower depressive symptoms was partially mediated by lower threat appraisals, secondary appraisals of the effectiveness of emotion-focused coping, and the reduced endorsements of this coping strategy (Study 1). Appraisal-coping processes similarly mediated the relation between forgiveness and depressive symptoms among men and women reporting conflict in an ongoing (non-abusive) relationship or a relationship break-up (Study 2). It is suggested that the relation between forgiveness and diminished distress operates primarily by guiding individuals' appraisals of the conflict and by diminishing the reliance on emotion-focused coping.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».