A two-dimensional approach to relationship conflict: Meta-analytic findings.
Notice bibliographique
Résumé
This meta-analysis of 64 studies (5,071 couples) used a metacoding system to categorize observed couple conflict behaviors into categories differing in terms of valence (positive to negative) and intensity (high to low) and resulting in five behavioral categories: hostility, distress, withdrawal, problem solving, and intimacy. Aggregate effect sizes indicated that women were somewhat more likely to display hostility, distress, and intimacy during conflict, whereas men were somewhat more likely to display withdrawal and problem solving. Gender differences were of a small magnitude. For both men and women, hostility was robustly associated with lower relationship satisfaction (medium effect), distress and withdrawal were somewhat associated (small effect), and intimacy and problem solving were both closely associated with relationship satisfaction (medium effect). Effect sizes were moderated in several cases by study characteristics including year of publication, developmental period of the sample, recruitment design, duration of observed conflict, method used to induce conflict, and type of coding system used. Findings from this meta-analysis suggest that high-intensity conflict behaviors of both a positive and negative nature are important correlates of relationship satisfaction and underscore the relatively small gender differences in many conflict behaviors.
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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 | 0,040 | 0,082 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,029 |
| Bibliométrie | 0,026 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».