Cyber Dating Abuse Victimization: Links With Psychosocial Functioning
Notice bibliographique
Résumé
It is well established that technology can be used to enact intimate partner violence (IPV). However, less is known about how cyber dating abuse (CDA) is associated with psychosocial functioning, especially when accounting for other forms of frequently co-occurring IPV victimization. The current study sought to determine the unique associations of CDA victimization when controlling for multiple forms of in-person IPV victimization. Two hundred seventy-eight men and women between 17 and 25 years of age ( M = 20.5, SD = 1.9) who were currently in an intimate relationship for at least 3 months participated in this study. Participants completed questionnaires about their IPV and CDA victimization, as well as a range of indices of psychosocial well-being. Experiencing CDA victimization was related to increased alcohol use for both men and women, and increased fear of partner for women, even after controlling for in-person IPV. For depression, perceived stress, relationship satisfaction, quality of life, social support, and post-traumatic stress, CDA victimization did not predict levels above in-person IPV victimization. Although these results suggest some unique associations between CDA victimization and aspects of psychosocial well-being that require further attention, they also highlight that CDA often occurs within a broader pattern of abuse that includes in-person IPV. These results suggest that the need for prevention and treatment for relationships that involve in-person abuse is still most salient, and that a narrow focus on CDA may limit the utility of prevention and treatment efforts. Further work is needed to integrate research on in-person and CDA victimization, rather than to create a new field of research and practice based solely on CDA.
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 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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».