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Enregistrement W3136445672 · doi:10.33921/hbdy2203

Childhood emotional abuse and posttraumatic stress symptoms in women: the mediating role of mindfulness

2017· article· en· W3136445672 sur OpenAlexvenueno aff
Stéphanie Laforte, Caroline Dugal, Claude Bélanger, Natacha Godbout

Notice bibliographique

RevueJournal of Interpersonal Relations Intergroup Relations and Identity · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMindfulnessPsychologyPsychological abuseClinical psychologyInterpersonal communicationChildhood abuseChild abuseTraumatic stressInterpersonal relationshipPoison controlInjury preventionMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

More than one-third of adults report having experienced emotional abuse in childhood, which is one of the most common interpersonal traumas. Although survivors of interpersonal trauma are at risk of developing post-traumatic stress symptoms, few studies have specifically examined the links between childhood emotional abuse and symptoms of post-traumatic stress in adulthood. Recent studies highlight the role of mindfulness as a key variable in understanding how interpersonal traumas can be associated with long-term post-traumatic stress symptoms (Godbout, Dion, & Bigras, 2016). The purpose of this study is to examine the mediating role of mindfulness in the relationship between emotional abuse in childhood and post- traumatic stress symptoms. The sample consisted of 354 women from the community who responded to self -reported online questionnaires. The results of multiple regression analyses show that the relationship between emotional abuse in childhood and symptoms of post-traumatic stress is explained by a decrease in mindfulness capacities. Overall, the results highlight the role of mindfulness as a mechanism partially explaining the impacts of interpersonal traumas in childhood.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,273 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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