Predictors of Individual and Interpersonal Adjustment Among Non-offending Partners of Individuals With Histories of Sexual Offenses
Notice bibliographique
Résumé
Recent research indicates that the consequences of sexual offenses extend beyond target victims, including to non-offending partners of individuals with sexual offense histories. However, little research has focused on non-offending partners’ wellbeing and relationships with persons with sexual offense histories leading up to and following acts of sexual aggression. Non-offending partners may be secondary victims of their partners’ offenses in managing psychological difficulties (e.g., guilt, shame), social stigma and isolation, fear for their safety, or difficulties in their romantic relationships resulting from their partners’ sexual offenses, often with minimal supports. The current study examined key correlates of individual and interpersonal adjustment among 207 non-offending partners of individuals with histories of sexual offenses who were residing in Canada ( n = 36) or the United States ( n = 171). Findings indicate that positive changes due to the offense (i.e., improved finances), self-esteem, interpersonal adjustment, instrumental support, lower levels of acceptance, and humor positively predicted individual adjustment. Interpersonal adjustment was predicted by trust, intimacy, partner’s stress communication, and problem-focused and emotion-focused common dyadic coping. Findings highlight the need for services for non-offending partners, including interventions that address self-esteem and practical difficulties resulting from the offense, and couples therapy to address trust issues, intimacy concerns, and shared coping with stressors related to the offense.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».