MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4407587754 · doi:10.1111/jmft.70009

Is Our Attachment Hurting Us? Unraveling the Associations Between Partners' Attachment Pairings, Negative Emotions During Conflict, and Intimate Partner Violence

2025· article· en· W4407587754 sur OpenAlexafffund
Apollonia Helena Pudelko, Brenda Ramos, Marianne Emond, Katherine Péloquin, Marie‐Ève Daspe

Notice bibliographique

RevueJournal of Marital and Family Therapy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec-Société et Culture
Mots-clésPsychologyDomestic violenceIntervention (counseling)Insecure attachmentAssociation (psychology)AnxietySocial psychologyIntimate partnerDevelopmental psychologyNegative emotionAttachment theoryPoison controlClinical psychologyHuman factors and ergonomicsPsychotherapistMedicineMedical emergencyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Attachment insecurities and heightened negative emotions during conflict are significant risk factors for intimate partner violence (IPV). Previous research mainly examined each partner's attachment separately and overlooked negative emotions as a mechanism in the attachment-IPV link. This dyadic observational study conducted among 178 young adult couples examined (1) the interplay between both partners' attachment (i.e., pairings) in association with their IPV perpetration and (2) the contribution of negative emotions during a conflict discussion in these associations. Results revealed that one's avoidance was positively linked with their IPV only when their partner showed low levels of avoidance. One's avoidance was also indirectly associated with their own IPV through their own negative emotions, and to their partner's IPV via their partner's negative emotions. Finally, one's anxiety was indirectly linked with their own IPV through their own negative emotions. Findings support prevention and intervention strategies for IPV that target attachment and negative emotions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,326 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Marital and Family TherapyMême sujetIntimate Partner and Family ViolenceTravaux en français237 207