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Enregistrement W7117486887 · doi:10.1111/fare.70080

Understanding revenge cognitions among Jewish women survivors of intimate partner violence in Canada

2025· article· en· W7117486887 sur OpenAlexaboutno aff
Anat Vass

Notice bibliographique

RevueFamily Relations · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueForgiveness and Related Behaviors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésCoping (psychology)Domestic violenceJudaismCognitionEmpowermentConstructiveHuman factors and ergonomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Revenge cognitions and behaviors are common responses following intimate partner violence (IPV) victimization, yet little is known about how survivors, particularly from religious minority communities, process these responses during recovery. Objective This study investigated how Jewish women IPV survivors conceptualize and navigate revenge‐related responses in the aftermath of IPV. Method Using a descriptive phenomenological‐psychological approach, data were collected through in‐depth interviews and focus groups with 79 Jewish Canadian women (aged 24–64) who had experienced IPV. Results Thematic analysis revealed three patterns: (a) First, “revenge—between thinking, planning, and acting,” capturing retaliatory cognitions; (b) second, “silence—the ultimate revenge,” demonstrating nonengagement as empowerment as a psychological coping strategy; and (c) third, “true winning has nothing to do with revenge,” highlighting transformation toward self‐focused recovery. Although revenge thoughts were acknowledged as inherent to early healing stages, findings showed these typically evolved toward constructive healing paths when supported by culturally informed approaches. Conclusion Findings demonstrate that although revenge cognitions are common in early recovery from IPV, Jewish women survivors typically progress toward nonretaliatory coping strategies. Implications Results emphasize the importance of culturally informed therapeutic approaches that acknowledge and support this transformation process.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,104
Score d'incertitude au seuil0,455

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,242 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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