Knowing me-knowing you: Reported personality and trait discrepancies as predictors of marital idealization between long-wed spouses.
Notice bibliographique
Résumé
In previous research, marital idealization has emerged as a significant predictor of adaptation to widowhood, the psychological well-being of spouses of persons with dementia, and the physical health of older married adults over time. Despite the adaptive value of marital idealization, conceptual confusion regarding this phenomenon persists. To this end, the present study examines the degree to which marital idealization is predicted by personality traits relative to partner perceptions of their spouse's personality, and discrepancies between self- vs. spousal reports for both husbands and wives. Multilevel models were computed on the basis of responses from 125 couples married an average of 34 years. Marital idealization by husbands was predicted by his personality (i.e., lower neuroticism, openness to experience, agreeableness, and higher conscientiousness). In contrast, marital idealization by wives was predicted by trait discrepancies (i.e., being seen, and seeing one's spouse, more positively than she or he sees him- or herself). Conscientiousness emerged as the trait for which between-sex differences were most pronounced, whereas both conscientiousness and agreeableness were the traits most broadly associated with marital idealization by both spouses (intracouple trait averages and discrepancies between spousal reports). These results are discussed in relation to gender socialization and between-sex differences.
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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 | 0,000 | 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 ».