Depressive Symptoms and Conflict Behaviors: A Test of the Stress Generation Hypothesis in Romantic Couples During the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: In early 2020, North American jurisdictions required households (e.g., romantic couples) to isolate together to help mitigate the spread of COVID-19. This study provides a first look at the interplay of depressive symptoms and conflict behaviors among isolating couples, including tests of predictions of the stress generation hypothesis. Methods: Mixed-gender couples residing in Canada (N = 711) completed online measures across two waves. We used the actor-partner interdependence mediation model, with Wave 1 depressive symptoms as the predictor, Wave 1 conflict enactment as the mediator, and Wave 2 depressive symptoms as the outcome. Results: Depressive symptoms showed stability across Wave 1 and 2. Wave 1 depressive symptoms showed associations with Wave 1 conflict enactment. For men (but not women), Wave 1 conflict enactment was associated with their own and their partner's Wave 2 depressive symptoms. For both partners, Wave 1 conflict enacted by men mediated the association between Wave 1 depressive symptoms and Wave 2 depressive symptoms. Discussion: Our study confirms and extends the stress generation hypothesis to the pandemic context, showing that depressive symptoms may partially contribute to conflict for isolating couples and that conflict behaviors enacted by men toward their partner can exacerbate depressive symptoms in both partners.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».