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Enregistrement W2898219835 · doi:10.1037/gpr0000163

Complementing the Sculpting Metaphor: Reflections on How Relationship Partners Elicit the Best or the Worst in Each Other

2018· article· en· W2898219835 sur OpenAlexaff
Eli J. Finkel

Notice bibliographique

RevueReview of General Psychology · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAttachment and Relationship Dynamics
Établissements canadiensKellogg's (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetaphorConceptualizationIdeal (ethics)EpistemologyGenerative grammarStructuringPsychologyComplement (music)Cognitive scienceAestheticsSociologySocial psychologyComputer sciencePhilosophyLinguisticsChemistryPolitical scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A major idea in relationship science is that partners in a close relationship can “sculpt” each other in a manner that helps them align more closely with their ideal, or true, self. This sculpting metaphor is compelling, elegant, and generative, but it also possesses previously unrecognized liabilities, especially in its conceptualization of the ideal self as a sculpture yearning for release from a block of stone that is imprisoning it. Given the powerful role that metaphors play in structuring thought, overreliance on the sculpting metaphor has blinded us to certain questions even as it has sensitized us to others. To develop a comprehensive understanding of the ways in which relationship partners bring out the best or the worst in each other, we must complement the sculpting metaphor with metaphors that direct our attention to questions that it obscures, such as (a) where the ideal self comes from and (b) whether, how much, and how the ideal self changes over time.

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)0,003
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,845
Score d'incertitude au seuil0,677

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,280
Tête enseignante GPT0,569
Écart entre enseignants0,289 · 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'étudeSans objet
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

Citations7
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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