The Mediating Role of Adaptive Cognitive Emotion Regulation in the Effect of Deliberate Rumination upon Posttraumatic Growth
Notice bibliographique
Résumé
In this study, the mediator role of adaptive cognitive emotion regulation in the effect of deliberate rumination upon posttraumatic growth was aimed to be analyzed. A convenience sample of 272 university students including 175 (64,3%) females and 97 (35,7%) males was recruited from a university in Denizli, Turkey. Ages of the participants ranged between 20 and 37 with an average age of 21.94 years (SD=1.69). The Posttraumatic Growth Inventory, Event Related Rumination Inventory and Cognitive Emotion Regulation Questionnaire were used for collecting the data. The data were analyzed using SPSS 23 and Amos 22 software packages. Deliberate rumination was determined to be significantly and positively correlated with posttraumatic growth (r=,28, p<,01) and positive cognitive emotion regulation (r=,25, p<,01). Moreover, positive cognitive emotion regulation was significantly and positively correlated with posttraumatic growth (r=,27, p<,01). The results indicated that adaptive cognitive emotion regulation mediated the effect of deliberate rumination on posttraumatic growth. The results, limitations, and implications of the study were discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».