Discount and disengage: How chronic negative expressivity undermines partner responsiveness to negative disclosures.
Notice bibliographique
Résumé
Partner responsiveness-the degree to which partners respond with caring, understanding, and validation to one another's disclosures (Reis, Clark, & Holmes, 2004; Reis & Shaver, 1988)--has been heralded as a "core, defining construct" in relationship science (Reis, 2007, p. 28). Yet little is known about the determinants of responsiveness in ongoing relationships. The present research elucidates one such set of processes, focusing in particular on responsiveness to negative disclosures. We predicted that the degree to which a partner behaves responsively to negative disclosures depends on the partner's perception of the discloser's typical expressive tendencies. Results of 5 studies employing both correlational and experimental methods supported the hypothesis that partners are less responsive to negative disclosures made by disclosers whom they perceive to have high negativity baselines-that is, to express negativity frequently--than to identical (Studies 1-4) or equally negative (Study 5) disclosures made by disclosers with lower negativity baselines. We also examined 2 routes through which negativity baselines might affect partner responsiveness: by shaping listener appraisals of the discloser's need for support and by making disengagement from those interactions seem justifiable to listeners. These findings fill an important gap in the responsiveness literature and highlight the utility of considering person-context factors in emotion interpretation and responsiveness processes.
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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 ».