Predicting Marital Conflicts based on Alexithymia with the Mediating Role of Emotion Regulation
Notice bibliographique
Résumé
Research has consistently highlighted the association between alexithymia and various challenges in personal and marital life. Consequently, the primary objective of this study was to predict marital conflicts with Alexithymia as the predictor, while considering the mediating role of emotion regulation. This study adopted a descriptive correlational design, employing structural equation modeling to examine the relationships between the variables. The study's statistical population encompassed all couples seeking assistance at counseling centers in Shiraz during the winter of 2021, particularly those grappling with marital conflict issues. The sample size consisted of 394 individuals, selected through cluster random sampling. Data collection involved the utilization of several questionnaires, including the Sanai Marital Conflict Questionnaire, the Toronto Alexithymia Questionnaire and Garnefski Cognitive Emotion Regulation Questionnaire. The results of this investigation demonstrated that the proposed model exhibited a favorable fit with the data, as indicated by various fit indices. Furthermore, both direct and indirect coefficients between alexithymia and marital conflicts were deemed statistically significant (p < 0.05). In essence, this implies that alexithymia can contribute to the escalation of marital conflicts, and emotion regulation plays a mediating role in this relationship. Overall, the findings of this study have valuable implications for family counselors and psychologists, offering insights into the development of effective interventions aimed at mitigating marital conflicts among couples.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».