Vulnérabilité à la dépression chez les femmes victimes de violence conjugale: Contribution de la dépendance et l'autocritique.
Bibliographic record
Abstract
Cette recherche a pour objet d'evaluer l'effet moderateur de la violence conjugale sur la relation entre les traits de dependance et d'autocritique et la depression. Elle vise notamment a determiner si la contribution de la personnalite sur la gravite des symptomes depressifs diminue avec une augmentation de la violence conjugale rapportee par les femmes qui en sont victimes. Les participantes (N = 151) ont complete le Questionnaire des experiences depressives, le Conflict Tactics Scales - II et deux mesures de symptomes depressifs. Les resultats des analyses de regressions hierarchiques, qui incluent des interactions quadratiques, revelent des patrons d'interactions differents. Pour la dependance, les resultats sont conformes aux hypotheses: la dependance est en lien avec les symptomes depressifs lorsque la violence subie est « moderee », mais cette relation diminue progressivement avec une augmentation de la severite de la violence, l'importance du traumatisme l'emportant sur les dispositions personnelles. Par ailleurs, les resultats indiquent que la presence d'une structure autocritique s'ajoute a l'impact de la violence sur les symptomes depressifs. La discussion souligne l'importance d'integrer les facteurs individuels dans l'etude de la depression chez les femmes victimes de violence conjugale. Elle souligne egalement les implications pour l'operationalisation des evenements negatifs susceptibles de provoquer un affect depressif chez les personnes dependantes et autocritiques.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".