Differential Pathways from Child Maltreatment Types to Insecure Adult Attachment Styles via Psychological and Social Resources: A Bayesian Network Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Child maltreatment has been linked to insecure adult attachment. However, it is not yet clear how different child maltreatment types are associated with attachment-related anxiety and avoidance in adulthood; and whether resilience against these insecure attachment styles is dependent on risk-specific resources. Therefore, this study explored differential pathways from child maltreatment types to attachment-related anxiety and avoidance in adulthood and examined whether psychological resources (self-esteem) and social resources (perceived social support) show risk-specific effects. An online survey retrospectively assessed experiences of child maltreatment, the level of attachment-related anxiety and avoidance in adulthood, self-esteem, and perceived social support in N = 604 former members of fundamentalist Christian faith communities (mean age = 41.27 years, SD = 12.50; 65.90% female). Cross-sectional data was analyzed using Bayesian network analysis. Only emotional child maltreatment showed direct relationships to insecure adult attachment. Specifically, emotional abuse and emotional neglect were associated with anxious and avoidant adult attachment, respectively. The effects of other child abuse types on adult attachment were mediated through emotional abuse, which indicated patterns of complex traumatization. Self-esteem mediated the effect of emotional abuse on anxious attachment, while perceived social support mediated the effect of emotional neglect on avoidant attachment. Social support was also linked to self-esteem and was therefore also important for individuals with experiences of emotional abuse. This study showed that child maltreatment types and their interactions are meaningfully linked to attachment-related anxiety and avoidance in adulthood. Interventions for survivors of child maltreatment should focus on risk-specific resources to support their resilience.
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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 | 0,000 | 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) | 0,005 | 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 ».