Examining the complex relations between childhood adversity, mindfulness, attachment, and various personality outcomes: A Bayesian structural equation modeling approach.
Notice bibliographique
Résumé
Research has demonstrated that childhood abuse and neglect can negatively impact individuals into adulthood. Abuse and neglect are associated with insecure attachment, lower mindfulness, and disordered personality traits, including borderline and psychopathic traits. OBJECTIVE: The purpose of our present study was two-fold; first, we wanted to replicate the finding that the relationships between abuse and neglect and these traits are partly indirect through insecure attachment. Second, we wanted to determine whether mindfulness is an additional mediator in these relationships. METHOD: = 6.5). RESULTS: Findings from a Bayesian Structural Equation Model supported the prediction that the relationship between childhood abuse and neglect and disordered personality traits was indirect through insecure attachment. More specifically, for borderline traits it was indirect through anxious attachment while interpersonal manipulation and callous affect psychopathic traits it was indirect through avoidant attachment. Importantly, mindfulness was not a significant mediator in the model for any of the outcome variables. CONCLUSIONS: Overall, there was support for the idea that insecure attachment was a potential mechanism in the relationship between childhood abuse and neglect and disordered personality traits, though there was no support for mindfulness as a potential mediator. Implications are discussed. (PsycInfo Database Record (c) 2023 APA, all rights reserved).
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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 | 0,007 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».