The Impact of Emotional Intelligence and Resilience on Family Cohesion: Insights from Married Individuals
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study aimed to explore the predictive influence of emotional intelligence and resilience on family cohesion among married individuals. By examining these relationships, the research sought to identify potential psychological traits that could be targeted to enhance family dynamics and cohesion. Methods and Materials: Employing a cross-sectional design, the study sampled 250 married participants recruited from counseling centers and social network groups. Emotional intelligence and resilience were assessed using standardized and validated scales, with family cohesion measured through a comprehensive family cohesion assessment tool. Linear regression analysis was conducted to determine the predictive relationship between emotional intelligence, resilience, and family cohesion, with preliminary tests ensuring adherence to statistical assumptions. Findings: The results demonstrated that both emotional intelligence and resilience significantly predict family cohesion, accounting for a substantial proportion of the variance in cohesion scores among the participants. Specifically, emotional intelligence and resilience emerged as strong predictors, highlighting their crucial role in fostering positive family relationships. Conclusion: The study underscores the importance of emotional intelligence and resilience as key factors in promoting family cohesion. These findings suggest that interventions aimed at enhancing these psychological traits could be beneficial in improving the quality of family dynamics. Future research should further investigate these relationships longitudinally and across diverse populations to validate and extend these findings.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».