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Enregistrement W2737470476 · doi:10.5430/jnep.v7n12p72

The effectiveness of forgiveness therapy for wives of alcoholics

2017· article· en· W2737470476 sur OpenAlexvenueno aff
Hee Kyung Kim, Kunsook S. Bernstein

Notice bibliographique

RevueJournal of Nursing Education and Practice · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueForgiveness and Related Behaviors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForgivenessPsychologyClinical psychologyRepeated measures designAnalysis of varianceTest (biology)Experimental researchAffect (linguistics)MedicineInternal medicineSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: The purpose of this study was to examine the effectiveness of forgiveness therapy for wives of alcoholics in South Korea suffering from emotional abuse by their spouses.Methods: Non-randomized quasi-experimental research was conducted with 2-hour weekly forgiveness therapy sessions for 12 weeks, and pre-test, post-test, and a 12-week follow-up test. A total number of 28 subjects were divided into two groups: 15 in the experimental group and 13 in the control group. The data were analyzed by descriptive statistics, t-test, χ2 test, and repeated measure ANOVA, using SPSS 20.0.Results: The experimental group showed a significantly higher score on the forgiveness scale than did the control group (t = 0.312, p < .010) and the 12-week follow-up test (F = 4.43, p = .039). In the subcategories of the forgiveness scale, affect and cognition scores were significantly increased but there was no significant change on the behavior score.Conclusions: These findings suggest that forgiveness therapy may be an effective intervention program to improve forgiveness for the emotionally abused wives of alcoholics.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,908
Score d'incertitude au seuil0,316

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,509
Écart entre enseignants0,402 · 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'étudeAutre devis
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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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