The development and psychometric properties of the grudge aspect measure
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Grudges are a common response to an interpersonal transgression that have received limited empirical attention. In the current research, we developed a self‐report measure of holding a grudge—the grudge aspect measure. The items were based on key findings from van Monsjou et al.'s (2021) thematic analysis: the six underlying components of holding a grudge identified in their analysis (need for validation, moral superiority, inability to let go, latency, sever ties, and expectations of the future); the cyclical process of holding a grudge which is characterized by persistent negative affect and intrusive thoughts that interfere with one's quality of life; and the definition of a grudge as sustained feelings of hurt and anger that dissipate over time but are easily reignited. Across three studies, we validated an 18‐item scale capturing three aspects of holding a grudge: disdain , feelings of dislike and intolerance for the transgressor; emotional persistence , sustained negative affect such as anger and hurt; and perceived longevity , perceptions of never being able to let go of the grudge. As expected, these aspects of holding a grudge were linked to less forgiveness and greater general unforgiveness, as well as revenge, avoidance, and rumination. Topics for future research are discussed.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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 ».