Family Dynamics: The Role of Emotional Expressiveness and Social Connectedness in Problem-Solving
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To investigate the relationships between family emotional expressiveness, social connectedness, and family problem-solving abilities. Methods: A cross-sectional study design was employed with a sample of 310 participants. Data were collected using the Family Assessment Device, Family Expressiveness Questionnaire, and Social Connectedness Scale. Descriptive statistics, Pearson correlation, and linear regression analyses were conducted using SPSS version 27. Results: Descriptive statistics revealed mean scores of 3.45 (SD = 0.67) for Family Problem-Solving, 4.12 (SD = 0.89) for Family Emotional Expressiveness, and 4.56 (SD = 0.78) for Social Connectedness. Significant positive correlations were found between Family Problem-Solving and Family Emotional Expressiveness (r = 0.58, p < .001), and Social Connectedness (r = 0.62, p < .001). The regression model was significant (F(2, 307) = 148.85, p < .001) with R^2 = 0.49, indicating that 49% of the variance in Family Problem-Solving was explained by Family Emotional Expressiveness (B = 0.38, β = 0.42, p < .001) and Social Connectedness (B = 0.47, β = 0.49, p < .001). Conclusion: The study highlights the significant roles of family emotional expressiveness and social connectedness in enhancing family problem-solving capabilities. Both factors were found to be positively correlated with and predictive of effective family problem-solving, suggesting that fostering open emotional communication and strong social ties can significantly contribute to family resilience and functionality.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 découle