Navigating Cyber Intimate Partner Violence and Conflict: Negative Anticipation and Emotions During Text-Based Versus Face-to-Face Conflict Discussions in Young Adult Couples
Notice bibliographique
Résumé
Young adult couples frequently use text messages to discuss conflicts within their relationship. While face-to-face conflicts have been shown to elicit more negative anticipation and negative emotions in victims of traditional, offline forms of intimate partner violence (IPV) (e.g., psychological and physical) compared with nonvictims, no study has examined how victims of cyber IPV (C-IPV) experience conflicts, either text-based or face-to-face. This study investigated, among young adult couples, the interplay between C-IPV and conflict modality (text-based vs. face-to-face) in association with negative anticipation and negative emotions during the discussion. A community sample of 102 young adult couples completed a self-reported questionnaire of C-IPV in the last six months and engaged in two conflictual interactions: one text-based and one face-to-face. Negative anticipation of the upcoming discussion was assessed prior to each interaction, and negative emotions were assessed immediately after. Results suggest that text-based conflicts were associated with higher negative anticipation in partners experiencing average or high levels of C-IPV. In turn, negative anticipation was linked with higher negative emotions. Findings highlight the importance of promoting healthy conflict management through technology-mediated communication, especially among young adult couples experiencing C-IPV.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».