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Enregistrement W2527932509 · doi:10.1037/dev0000216

The developmental course of supportive dyadic coping in couples.

2016· article· en· W2527932509 sur OpenAlexafffund
Matthew D. Johnson, Rebecca M. Horne, Adam M. Galovan

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Psychology · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAttachment and Relationship Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPsychologyCoping (psychology)PsycINFOStressorDevelopmental psychologyLatent growth modelingSocial supportLife course approachClinical psychologySocial psychologyMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Drawing from a relational developmental systems (RDS) perspective (Lerner, Agans, DeSouza, & Gasca, 2013) and data from 1,427 continuously partnered young adult and midlife mixed-sex couples over the first 5 years of the German Panel Analysis of Intimate Relationships and Family Dynamics (pairfam), this study examined the developmental course of supportive dyadic coping, or the frequency with which one provides practical and emotional support when his or her partner encounters stress. Latent change score (LCS) modeling results revealed that supportive dyadic coping gradually declined for both male and female partners, but there was significant diversity underlying these trajectories. Higher levels of supportive dyadic coping were associated with a more gradual decline in support provided by a partner. Among young adults, a more rapid decline in male partner supportive dyadic coping predicted a slower rate of decline in support from female partners. Finally, we considered possible bidirectional relations between contextual stressors and supportive dyadic coping trajectories. Providing higher levels of support predicted a more gradual decline in self-rated health for male partners. Having more children and experiencing economic pressure predicted steeper declines in supportive dyadic coping over time for both male and female partners. (PsycINFO Database Record

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,376 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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