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Enregistrement W7116100698 · doi:10.5281/zenodo.17980953

Valeological aspects of emotional regulation and practices for getting out of Karpman's "Triangle of Suffering"

2025· article· en· W7116100698 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePsycholinguistics and Behavioral Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStyle (visual arts)Control (management)Sample (material)Emotional controlEmpirical researchEmotional regulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cite in Vancouver style as: Shevchenko AS, Shumskyi OL, Nesterenko VG, Burbyha VA, Kucherenko SM, Kucherenko NS, Shayda VP, Gavrylov EV. Valeological aspects of emotional regulation and practices for getting out of Karpman’s "Triangle of Suffering". Inter Collegas. 2025;12(2):109-21. https://doi.org/10.35339/ic.2025.12.2.ssn Archived: https://doi.org/10.5281/zenodo.17055940 Abstract Background. Karpman’s "Triangle of Suffering" is a model of social interaction of people who are in "toxic", conflict relationships in the roles of mainly the Victim, Persecutor and Rescuer, experience negative emotions (fear, resentment, guilt, anger, aggression) and generate such emotions in other participants in Karpmanian relationships. These negative emotions can cause mental disorders, social maladjustment and psychosomatic pathology; therefore, when teaching valeological disciplines, it is necessary to show how to find a way out from Karpman’s triangle through the self-regulation of emotions. There is a lack of empirical research that proves the success of such training. Aim. Studying the practices of coming out of Karpman’s "Triangle of Suffering" and efficiency of emotional self-regulation in non-medical students when learning valeological disciplines. Materials and Methods. The study was carried out using the method of system analysis, sociological and bibliosemantic methods (97 literary sources were analyzed). The study included a sample of 124 students, equally divided by gender (62 males and 62 females), with an average age of 20.4 years. Participants were divided into control (n=17) and main groups according to the criteria for their participation in the Karpman’s triangle, the chosen strategies for exiting the triangle and the implementation of the exit intention. We proposed two strategies to exit the Karpman triangle, namely defensive (termination of communication with so called "Karpman’s team members") and Emotional-Energy Transformation (EET, reaching a new energy level in a triangle with a change of roles and transformation of emotions). Emotional interaction was assessed using the Difficulties in Emotion Regulation Scale twice with an interval of at least 1 month between surveys. Statistical analysis included descriptive statistics (M±SD), comparative analysis (t-test), correlation studies, and calculation of effect magnitude (Cohen’s d). The study was approved by the ethics committees of two scientific institutions. Results and Conclusions. Among the 124 participants in the study, 24 students chose the EET strategy, of which 16 people fully implemented it. EET produced the best emotional regulation scores (average DERS reduction of [42.5±4.7] points at 87.5%). The defensive strategy chosen by 5 participants (of whom only 1 person implemented) showed an average decrease in DERS of only [19.8±3.2] points. Keywords: strategies for getting out of toxic relationships, Victim, Rescuer, Persecutor, transformation of 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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,897
Score d'incertitude au seuil0,523

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
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 Opus0,114
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,263 · 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