The Associations Among Male - Perpetrated Partner Violence, Wives’ Psychological Distress and Children’s Behavior Problems: A Structural Equation Modeling Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this investigation was to test a multivariate family model in order to gain insight into the consequences of male-perpetrated marital violence, specifically the effects of this violence on the wife’s mental health and their children’s behavior problems. Data from 260 male veteranfemale partner dyads who had one or more children were drawn from the National Vietnam Veterans Readjustment Study and analyzed using structural equation modeling techniques. The five latent variables in the structural model were the husband’s report of family functioning, the wife’s report of family functioning, husband-to-wife marital violence, wife’s psychological distress, and child behavior problems. In the structural model of best fit, male-perpetrated marital violence was associated with the wife’s level of psychological distress. However, most of this association flowed indirectly through the intermediary variable of wife’s assessment of family functioning. Additionally, the wife’s psychological distress was the sole path that linked marital violence to the child’s behavior. A series of followup analyses revealed that these findings were invariant across child behavior problem type (i.e., internalizing vs. externalizing problems) and child gender. These findings suggest that interparental violence does impact children, but that it does so through its effect on the psychological state of the mother. Accordingly, these findings reinforce the importance of programs that provide services to women and their children who are living in violent households.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».