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Enregistrement W2883339463 · doi:10.1177/0265407518787234

Attachment predicts transgression frequency and reactions in romantic couples’ daily life

2018· article· en· W2883339463 sur OpenAlexaff
Annika Martin, Patrick L. Hill, Mathias Allemand

Notice bibliographique

RevueJournal of Social and Personal Relationships · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAttachment and Relationship Dynamics
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesJohn Templeton Foundation
Mots-clésPsychologyRuminationMarine transgressionDevelopmental psychologyRomanceAnxietyAttachment theoryForgivenessSocial psychologyCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examined the associations between individual differences in romantic attachment and transgression frequency and reactions in daily life. Data from both members of the heterosexual relationship were collected to examine how a persons’ attachment orientation influenced their own and their partner’s perceived transgressions and reactions to these transgressions. Across 10 days, 139 heterosexual couples reported on perceived transgressions by their partner. If transgressions occurred, they also reported on subsequent reactions such as forgiveness and rumination. Actor–partner interdependence models were used to investigate actor and partner effects of attachment anxiety and attachment avoidance on the number of experienced transgressions and reactions to transgressions. Attachment anxiety was not predictive with respect to any of the outcomes of interest. Higher attachment avoidance predicted fewer transgressions and more revenge in reaction to transgressions in men but not in women. Higher levels of attachment avoidance predicted more avoidance and rumination following a transgression. Additionally, a partner effect from attachment avoidance to avoidant reaction was observed. Findings are discussed regarding how attachment may account for differences in appraisal processes and emotion regulation strategies when confronted with relational transgressions.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,769

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,064
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,321 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations14
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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