Rethinking Social Support and Conflict: Lessons from a Study of Women Who Have Separated from Abusive Partners
Notice bibliographique
Résumé
Relationships have both positive and negative dimensions, yet most research in the area of intimate partner violence (IPV) has focused on social support, and not on social conflict. Based on the data from 309 English-speaking Canadian women who experienced IPV in the past 3 years and were no longer living with the abuser, we tested four hypotheses examining the relationships among severity of past IPV and women's social support, social conflict, and health. We found that the severity of past IPV exerted direct negative effects on women's health. Similarly, both social support and social conflict directly influenced women's health. Social conflict, but not social support, mediated the relationships between IPV severity and health. Finally, social conflict moderated the relationships between social support and women's health, such that the positive effects of social support were attenuated in the presence of high levels of social conflict. These findings highlight that routine assessments of social support and social conflict and the use of strategies to help women enhance support and reduce conflict in their relationships are essential aspects of nursing care.
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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 | 0,019 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,011 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».