Examining the Relationship Between Early Maladaptive Schemas and Alexithymia with Emotional Divorce Among Married Female Students
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study aimed to investigate the relationship between early maladaptive schemas (EMS), alexithymia, and emotional divorce among married female students, focusing on their predictive roles in marital detachment. Methods: A correlational design was employed with 240 married female students recruited via convenience sampling from Islamic Azad University, Tonekabon Branch (2023–2024 academic year). Participants completed validated self-report measures: the Young Schema Questionnaire-Short Form (YSQ-SF; Young, 1995) assessing EMS across five domains (e.g., Impaired Limits, Other-Directedness), the Toronto Alexithymia Scale (TAS-20; Bagby et al., 1994) measuring alexithymia subscales (Difficulty Identifying Feelings, Difficulty Describing Feelings, Externally Oriented Thinking), and the Gottman Emotional Divorce Questionnaire (GEDQ; Gottman, 1997). Data were analyzed using Pearson’s correlation and stepwise regression via SPSS-26, with significance set at *p* < .01. Findings: Significant correlations emerged between EMS domains, alexithymia, and emotional divorce (*r* = 0.18–0.53, *p* < .01). Stepwise regression revealed Impaired Limits as the strongest predictor (β = 0.39, *p* < .01), explaining 15% of variance, followed by incremental contributions from Difficulty Identifying Feelings (ΔR² = 3%, β = 0.23), Other-Directedness (ΔR² = 1%, β = 0.13), Externally Oriented Thinking (ΔR² = 2%, β = 0.18), and Impaired Autonomy (ΔR² = 2%, β = -0.22), cumulatively accounting for 23% of variance (F = 15.16, *p* < .01). Negative β for Impaired Autonomy suggested suppression effects. Conclusion: EMS and alexithymia significantly predict emotional divorce, with Impaired Limits and emotion-regulation deficits being central drivers. Findings underscore the need for schema-focused interventions (e.g., schema therapy) and emotion-regulation training in marital counseling to mitigate detachment. Future research should explore dyadic interactions and cultural moderators to refine predictive models.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».