It Hurts to Let You Go: Characteristics of Romantic Relationships, Breakups and the Aftermath Among Emerging Adults
Notice bibliographique
Résumé
Relationship breakups are common (Connolly & McIsaac, 2009), and difficulty adjusting to the breakup can manifest as post-relationship contact and tracking (PRCT; Lee & O'Sullivan, 2014). Emerging adults ( n = 271; aged 18–25; 66% female) provided reports of PRCT after their most recent breakup in the previous year. We examined relationship and breakup characteristics to predict the use of and experience of PRCT. Logistic regression analyses revealed that ex-partner initiation of the breakup and a more intense breakup predicted the use of PRCT, and ex-partner's surprise regarding the breakup predicted being a target of PRCT. A between-subjects comparison of participants who either used or experienced PRCT reported similar impact of PRCT on the self or their ex-partner. However, participants who both used and experienced PRCT reported that the impact that an ex-partner's PRCT had on their lives was more negative than their use of PRCT had on their ex-partner's life, likely reflecting an actor-observer bias in reports. Difficulty adjusting to relationship breakup is normal, and predictive of attempts to remain in contact with an ex-partner. However, the seemingly benign form of contact can have a negative impact on individuals. The findings have implications for those counselling individuals in distress following a breakup, and contribute to the discourse around boundaries after a breakup.
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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 | 0,009 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».