Perceptions of a romantic partner’s approach and avoidance motives: Accuracy, bias, and emotional cues.
Notice bibliographique
Résumé
We examined tracking accuracy and bias (mean-level and projection) in people's perceptions of their romantic partner's relationship approach and avoidance motives, similarity in partners' motives, and positive and negative emotions as potential cues used to make judgments about a partner's daily motives and motives during shared activities. Using data from 2 studies, 1 using daily diaries (N = 2,158 daily reports), the other using reports of shared activities (N = 1,228 activity reports), we found evidence of tracking accuracy and projection across samples; we also found evidence of mean-level bias such that people underperceived their partner's approach (daily) and avoidance motives (daily and in shared activities). Partners had similar daily approach and avoidance motives but were not similar in their motives during shared activities. Further, our studies indicated that emotions often serve as relevant, available, and detectable cues for judging a partner's motives. The results demonstrate that accuracy and bias are both present in judgments of a romantic partner's approach and avoidance motives, and that people often, but not always, use their partner's emotions to make such judgments. (PsycInfo Database Record (c) 2020 APA, all rights reserved).
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».