Self-Compassion as a Compensatory Resilience Factor for the Negative Emotional Outcomes of Alcohol- Involved Sexual Assault among Undergraduates
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Approximately half of sexual assaults involve alcohol; these assaults tend to be more severe and may be more likely to result in negative emotional outcomes like anxiety and depression (Ullman & Najdowski, 2010). Self-compassion (SC; extending kindness and care towards oneself) may promote resilience from the negative emotional consequences of alcohol-involved sexual assault (AISA). This study examined SC as a resilience factor, testing whether it attenuates and/or counteracts the association between AISA and negative emotional outcomes. Methods: Undergraduate drinkers (N = 785) completed measures tapping past-term AISA (Kehayes, et al., 2019), SC (i.e., Self-Compassion Scale; Neff, 2003), and anxiety and depression (Kessler et al., 2002). The Self-Compassion Scale was scored as two higherorder domains (self-caring, self-criticism) each with three lower-order facets (self-kindness, mindfulness, and common humanity; over-identification, self-judgment, and isolation). Results: Supporting compensatory effects, the higher-order SC domains showed main effects: the presence of self-caring and relative absence of self-criticism counteracted the adverse effects of AISA on both anxiety and depression. Similarly, the lower-order SC facets showed main effects: the presence of self-kindness and relative absence of overidentification counteracted the adverse effects of AISA on anxiety/depression – with therelative absence of self-judgment and isolation additionally counteracting the effect of AISA on depression. Conclusion: SC works as a compensatory resilience factor for the association between AISA and anxiety/depression. Implications: SC interventions with attention towards increasing self-kindness and decreasing negative facets of SC may be important for negative emotional outcomes in general, including those following AISA.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».