What would you know about it? Managing ingroup vs. outgroup perceived support of same-sex vs. mixed-sex romantic relationships
Notice bibliographique
Résumé
Social support for relationships is an important predictor of relationship well-being, duration, and mental and physical health. But does the source of the support matter? This article examines whether there is potential moderation by the ingroup versus outgroup status of the person offering the support. Specifically, in a sample of 407 individuals in mixed-sex versus same-sex relationships, we assessed how much social support individuals perceived for their relationship from members of their social network who were queer versus straight. Those in same-sex relationships had significantly more queer members within their social networks than those in mixed-sex relationships (38.6% vs. 8.1%). We found that although those in both types of relationships perceived more support for their relationships from ingroup network members, only those in mixed-sex relationships demonstrated a stronger association between ingroup (straight) support and relationship well-being. Those in same-sex relationships showed relatively weak associations between network members’ support for the relationship and their relationship well-being, regardless of source. Results are interpreted in light of the social identity perspective, and we also discuss the potential for attributional ambiguity and discounting of others’ opinions about their relationships within the context of same-sex relationships.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».