Predicting Marital Conflicts Based on Emotional Ataxia with the Intermediary Variable of Couples' Psychological Toughness
Notice bibliographique
Résumé
Aim: The purpose of the present study was to predict marital conflicts based on emotional ataxia with the intermediary variable of couples' psychological toughness. Method: The method of this research is descriptive and correlational. The statistical population of the research was all the couples in Shiraz city. In this research, the sample size according to the instructions of Bentler and Bonnet (1980) is 15 people for each variable, considering that the selected samples were 331 people, of which 31 people dropped out, and finally 300 people were selected through lottery using the sample method. were randomly selected. In this research, in order to collect information, Sanai Zaker Marital Conflicts Questionnaire (2007), Toronto Emotional Dyslexia Scale (1994) and Kobasa and Madi's Stubbornness Questionnaire (1982) were used. Pearson's correlation coefficient and stepwise regression analysis were used to analyze the data. Results: The results showed that there is a significant relationship between the score of marital conflict dimensions and emotional dyslexia (p=0.001); Also, there is a significant relationship between the score of dimensions of marital conflicts with the mediation of psychological toughness (p=0.001); The results of step-by-step regression analysis showed that marital conflicts can be predicted through the dimensions of emotional ataxia and the mediation of psychological toughness (p=0.001, β=0.46). Conclusion: The results of the present study indicate the importance of emotional intransigence and psychological toughness in predicting marital satisfaction, so it can be said that couples who have less psychological toughness experience higher marital conflicts.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».