The Relationship between Ego Strength, Emotion Regulation Difficulties, and Mindfulness in Individuals with Depression
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study aimed to predict ego strength based on emotion regulation difficulties and mindfulness in divorced women. Methods and Materials: The research design was descriptive and correlational. The statistical population included all women aged 20-40 years in the Qom province in the year 2023. The sampling method used was convenience sampling. Thus, the sample size was determined to be 250 individuals based on Klein's perspective. The research sample was selected using purposive and convenience sampling by distributing announcements in messaging app channels. The tools used for data collection included the Beck Depression Inventory-II, the Cognitive Emotion Regulation Questionnaire by Garnefski et al. (2001), the Five Facet Mindfulness Questionnaire by Baer et al. (2006), and the Psychological Ego Strength Scale by Markstrom (1997). In this study, the collected data were statistically analyzed using SPSS.22 software, Pearson correlation coefficient, and multivariate regression analysis. Findings: The correlation test results indicated that the Pearson correlation coefficient for the relationship between emotion regulation and mindfulness, emotion regulation and ego strength, and mindfulness and ego strength at the 0.01 level suggested that the relationships among all variables were direct and significant (p < 0.01). The regression analysis results showed that the independent variables (emotion regulation difficulties and mindfulness) could predict 12% of the variance in ego strength. Additionally, among the independent variables, mindfulness with a beta coefficient of 0.19 and emotion regulation difficulties with a beta coefficient of 0.17 could positively predict the ego strength of the participants (p < 0.01). Conclusion: Therefore, it can be concluded that the ego strength of divorced women can be predicted through the variables of emotion regulation difficulties and mindfulness.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».