MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2738914388 · doi:10.5817/cp2017-2-2

The impact of cyber dating abuse on self-esteem: The mediating role of emotional distress

2017· article· en· W2738914388 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCyberpsychology Journal of Psychosocial Research on Cyberspace · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Feminism, and Media
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMediationDistressPsychologyEmotional distressPsychological abuseSelf-esteemDating violenceClinical psychologySuicide preventionPoison controlSexual abusePsychiatryMedicineDomestic violenceAnxietyMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examined how emotional distress mediated the relationship between cyber dating abuse and self-esteem. Participants were 155 undergraduate students (105 females; 50 males) ranging from 17 to 25 years old (M = 19.38, SD = 1.65) with dating experience and a minimum relationship duration of 3 months. Self-report assessments of cyber dating abuse, self-esteem, and emotional distress from the relationship were completed. Mediation analysis using multiple regressions revealed a full mediation model. Cyber dating abuse predicted lowered self-esteem and greater emotional distress. However, when emotional distress was entered as a predictor of self-esteem, cyber dating abuse became non-significant, indicating full mediation. Early-onset of dating was also a risk factor for cyber dating abuse and emotional distress. Few gender differences were evident. These findings add to the growing body of evidence on the negative effects of cyber dating abuse and suggest that distressing emotional reactions may underlie the deleterious consequences of this form of abuse.

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.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,639
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0030,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,495
Écart entre enseignants0,405 · 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