Examining Positive and Negative Reactions and Conciliatory Behaviors After Partner Violence Perpetration
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated positive and negative reactions and conciliatory behaviors after perpetration of intimate partner violence (IPV). The goals were to examine the rates of these reactions and their associations with key attitudinal and personality factors. During program intake at a community agency, 172 partner violent men completed assessments of positive reactions (e.g., feeling justified) and negative reactions (e.g., feeling ashamed) after IPV, conciliatory behaviors after IPV (e.g., buying flowers for the partner), frequency of physical assault and abuse perpetration, and motivational readiness to change. In addition, a subset of participants ( n = 64-71) completed assessments of outcome expectancies of IPV and borderline, antisocial, and psychopathic personality characteristics. The vast majority of participants (89.8%) reported negative reaction(s) after IPV; 32.7% reported positive reaction(s), and 67.5% reported conciliatory behavior(s). Positive reactions after IPV were associated with positive outcome expectancies of IPV, more frequent abuse perpetration, and antisocial features. Negative reactions after IPV were associated with greater motivation to change, more frequent abuse perpetration, and borderline features, and were inversely linked to psychopathic traits. Conciliatory behaviors were associated with motivation to change, borderline characteristics, and lower levels of psychopathic traits. Cognitive, emotional, and behavioral reactions to IPV may be important for stimulating clinical discussion of motivations and barriers to change, and can inform the functional analysis of IPV.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».