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Enregistrement W2299373104 · doi:10.1016/j.adolescence.2016.02.004

Conflict resolution patterns and violence perpetration in adolescent couples: A gender‐sensitive mixed‐methods approach

2016· article· en· W2299373104 sur OpenAlexafffund
Mylène Fernet, Martine Hébert, Alison Paradis

Notice bibliographique

RevueJournal of Adolescence · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPsychologyConflict resolutionNegotiationPerspective (graphical)Social psychologyConflict resolution strategyResolution (logic)Developmental psychologyAffect (linguistics)Sample (material)CommunicationSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study used a sequential two-phase explanatory design. The first phase of this mixed-methods design aimed to explore conflict resolution strategies in adolescent dating couples, and the second phase to document, from both the perspective of the individual and of the couple, dyadic interaction patterns distinguishing youth inflicting dating violence from those who do not. A sample of 39 heterosexual couples (mean age 17.8 years) participated in semi-structured interviews and were observed during a 45 min dyadic interaction. At phase 1, qualitative analysis revealed three main types of conflict resolution strategies: 1) negotiating expectations and individual needs; 2) avoiding conflicts or their resolution; 3) imposing personal needs and rules through the use of violence. At phase 2, we focused on couples with conflictive patterns. Results indicate that couples who inflict violence differ from nonviolent couples by their tendency to experience conflicts when in disagreement and to resort to negative affects as a resolution strategy. In addition, while at an individual level, they show a tendency to withdraw from conflict and to use less positive affect, at a dyadic level they present less symmetry. Results offer important insights for prevention programs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,432
Score d'incertitude au seuil0,445

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,059
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,307 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations31
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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