Inferring a partner’s ideal discrepancies: Accuracy, projection, and the communicative role of interpersonal behavior.
Notice bibliographique
Résumé
Guided by the ideal standards model (Simpson, Fletcher, & Campbell, 2001), we tested in 2 studies whether (a) individuals were accurate when inferring how closely they matched their romantic partner's ideal standards, (b) such accurate inferences explained why people are more satisfied when they more closely match their partner's ideals, and (c) accurate inferences are generated via the partner's behavior during conflict interactions. Both members of dating and/or married couples were recruited for each study. In both studies, people's inferences into how closely they matched their partner's ideals were based on a blend of accuracy and projection processes. Individuals were also less satisfied when they failed to match their partner's ideal standards (as rated by their partner), and, as predicted, this effect was mediated by people's accurate inferences regarding how closely they matched their partner's ideals. In Study 2, spouses were also video-recorded while they attempted to resolve an important marital conflict. As predicted, Partner A's prediscussion ideal discrepancies predicted pre- to postdiscussion changes in Partner B's inferences, and this effect was partly mediated by the observed interpersonal behaviors of Partner A. Results from these dyadic data analyses suggest that people do have accurate insight into the extent to which they match their partner's ideal standards, and these inferences are generated, in part, by the way the partner behaves toward the self during diagnostic conflict interactions.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».