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Enregistrement W2577744696 · doi:10.1177/0886260516683173

Anxiety Sensitivity Mediates Relations Between Attachment and Aggression Differently by Gender

2016· article· en· W2577744696 sur OpenAlexaff
Margo C. Watt, Catherine E. Gallagher, Marie‐Eve Couture, Robyn Wells, Kim MacLean

Notice bibliographique

RevueJournal of Interpersonal Violence · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAttachment and Relationship Dynamics
Établissements canadiensSt. Francis Xavier UniversityDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAggressionPsychologyAnxietyDevelopmental psychologyAnxiety sensitivityPoison controlAttachment theoryClinical psychologyMedicinePsychiatryMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study examined relations among attachment, aggression, and anxiety sensitivity (AS) in a sample of male and female undergraduates. Given that some individuals may use aggression to modulate negative emotional states, it was predicted that AS dimensions would mediate relations between attachment anxiety (vs. attachment avoidance) and certain forms of aggression, particularly impulsive aggression. Moreover, it was hypothesized that the relations among attachment, aggression, and AS would be moderated by gender. Participants ( N = 1,042) completed measures of attachment (Experiences in Close Relationships–Revised [ECR-R]), aggression (Aggression Questionnaire [AQ]; Impulsive/Premeditated Aggression Scales [IPAS]), and AS (AS Index–3 [ASI-3]). Results indicated that AS mediated relations between attachment dimensions (both anxiety and avoidance) and most forms of aggression, with each of the AS dimensions playing a unique role differentially by gender. Cognitive concerns emerged as a significant mediator, particularly for men; physical and social concerns played more of a mediating role for women. Interestingly, none of the AS dimensions played a significant mediating role between attachment (either anxiety or avoidance) and physical aggression for men. Results are discussed in terms of their clinical implications and directions for future research.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,329 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations8
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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