Thriving despite Parental Physical Abuse in Adolescence: A Two-Wave Latent Transition Analysis on Hedonic and Eudaimonic Violence-Resilience Outcome Indicators
Notice bibliographique
Résumé
Internationally, about 25% of all children experience physical abuse by their parents. Despite the numerous odds against them, about 30% of adolescents who have experienced even the most serious forms of physical abuse by their parents escape the vicious family violence cycle. In this study, we analyzed longitudinally the data from a sample of N = 1767 seventh-grade high school students in Switzerland on physical abuse by their parents. We did this by conducting an online questionnaire twice within the school year. We found that in our sample, about 30% of the participating adolescents’ parents had physically abused them. We considered violence resilience a multi-systemic construct that included the absence of psychopathology on one hand and both forms of well-being (psychological and subjective) on the other. Our latent construct included both feeling good (hedonic indicators, such as high levels of self-esteem and low levels of depression/anxiety and dissociation) and doing well (eudaimonic indicators, such as high levels of self-determination and self-efficacy as well as low levels of aggression toward peers). By applying a person-oriented analytical approach via latent transition analysis with a sub-sample of students who experienced physical abuse (nw2 = 523), we identified and compared longitudinally four distinct violence-resilience patterns and their respective trajectories. By applying to the field of resilience, one of the most compelling insights of well-being research (Deci & Ryan, 2001), we identified violence resilience as a complex, multidimensional latent construct that concerns hedonic and eudaimonic well-being and is not solely based on terms of psychopathology.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».