Sexist attitudes predict family-based aggression during a COVID-19 lockdown.
Notice bibliographique
Résumé
The current research examined whether men's hostile sexism was a risk factor for family-based aggression during a nationwide COVID-19 lockdown in which families were confined to the home for 5 weeks. Parents who had reported on their sexist attitudes and aggressive behavior toward intimate partners and children prior to the COVID-19 pandemic completed assessments of aggressive behavior toward their partners and children during the lockdown (N = 362 parents of which 310 were drawn from the same family). Accounting for pre-lockdown levels of aggression, men who more strongly endorsed hostile sexism reported greater aggressive behavior toward their intimate partners and their children during the lockdown. The contextual factors that help explain these longitudinal associations differed across targets of family-based aggression. Men's hostile sexism predicted greater aggression toward intimate partners when men experienced low power during couples' interactions, whereas men's hostile sexism predicted greater aggressive parenting when men reported lower partner-child relationship quality. Novel effects also emerged for benevolent sexism. Men's higher benevolent sexism predicted lower aggressive parenting, and women's higher benevolent sexism predicted greater aggressive behavior toward partners, irrespective of power and relationship quality. The current study provides the first longitudinal demonstration that men's hostile sexism predicts residual changes in aggression toward both intimate partners and children. Such aggressive behavior will intensify the health, well-being, and developmental costs of the pandemic, highlighting the importance of targeting power-related gender role beliefs when screening for aggression risk and delivering therapeutic and education interventions as families face the unprecedented challenges of COVID-19. (PsycInfo Database Record (c) 2021 APA, all rights reserved).
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 ».