Friendship, Real–Ideal Discrepancies, and Well-Being: Gender Differences in College Students
Notice bibliographique
Résumé
Do men and women have different ideals for their friendships? What do men and women experience when their actual friendship experiences fall short of their ideals? The authors of the current study investigated gender differences in real–ideal same-sex best friendships and friendship discrepancy scores. Correlates of friendship discrepancies were also examined. For this purpose, a sample of 382 college students completed the McGill Friendship Questionnaire (M. J. Mendelson & F. E. Aboud, 1999 Markey, P. M. and Markey, C. N. 2007. Romantic ideals, romantic obtainment, and relationship experiences: The complementarity of interpersonal traits among romantic partners. Journal of Social and Personal Relationships, 24: 517–533. [Crossref], [Web of Science ®] , [Google Scholar]), the Friendship Conflict Scale (M. Demir & L. A. Weitekamp, 2007 Demir, M., zen, A., Achoui, M., Baduni, O., Bilyk, N.Boholst, F. 2010. Friendship and happiness across cultures Manuscript submitted for publication [Google Scholar]), the Need Satisfaction Scale (J. G. La Guardia, R. M. Ryan, C. E. Couchman, & E. L. Deci, 2000 Knobloch-Fedders, L. M. and Knudson, R. M. 2009. Marital ideals and the newly married: A longitudinal analysis. Journal of Social and Personal Relationships, 26: 249–271. [Google Scholar]), and the PANAS (D. Watson, L. A. Clark, & A. Tellegen, 1988 Walen, H. R. and Lachman, M. E. 2000. Social support and strain from partner, family, and friends: Costs and benefits for men and women in adulthood. Journal of Social and Personal Relationships, 17: 5–30. [Crossref], [Web of Science ®] , [Google Scholar]). Results showed that (a) the real and ideal best friendships of women were higher in quality and lower in conflict when compared to those of men; and (b) men's discrepancy scores for friendship quality were significantly higher when compared to women, whereas no differences were obtained on friendship conflict discrepancy scores. Findings also revealed that for both women and men, discrepancy scores were negatively related to friendship satisfaction, happiness, and satisfaction of basic psychological needs. The authors discuss the findings in light of theory, highlight ways to address relationship discrepancies, and make suggestions for future research.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».