Comparisons of Intergenerational Transmission of Violence Between Genders: A Multiple-Group Structural Equation Modeling
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to test whether gender can impact the pathways of intergenerational transmission of violence (ITV) from childhood victimization by child abuse and neglect (CAN) to adulthood victimization and/or perpetration of intimate partner violence (IPV) and CAN using multiple-group structural equation modeling. A cross-sectional study using online self-administered questionnaires was conducted among parents of children aged <19 years in a suburb of Tokyo, Japan between January and February 2022. Childhood victimization by CAN, adulthood victimization, and/or perpetration of IPV and CAN were measured using the Family Poly-Victimization Screen (Japanese version). The Japanese version of the Kessler 6 and PCL5 were used to assess psychological distress. Data from 483 participants (231 males; 252 females) were used, indicating the moderating effects of gender on the ITV pathway from childhood to adulthood. The results for males indicated that childhood victimization of physical abuse was directly associated with adult IPV perpetration (β = .23). Although psychological distress did not mediate any ITV (indirect effects: p = .20–.60), it was directly associated with adulthood IPV victimization and CAN perpetration (β = .29, β = .16, and β = .21, respectively). In contrast, the results for females showed that childhood psychological and physical abuse were directly associated with adult CAN perpetration (β = .14 and β = .15, respectively). Psychological distress had a mediating role in the relationships between CAN childhood victimization, IPV adulthood victimization, and CAN perpetration (indirect effects: p = .03 and p = .02, respectively). This study highlights the importance of understanding the differences in the pathways of ITV between the two genders and the necessity to develop gender-informed interventions for abused children to prevent ITV in adulthood.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».