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Enregistrement W2981531884 · doi:10.1177/0265407519881748

On the strength of ties that bind: Measuring the strength of norms in romantic relationships

2019· article· en· W2981531884 sur OpenAlexafffund
John Kitchener Sakaluk, Monica Biernat, Bonnie M. Le, Sarah Lundy, Emily A. Impett

Notice bibliographique

RevueJournal of Social and Personal Relationships · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAttachment and Relationship Dynamics
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPsychologyNorm (philosophy)ConformitySocial psychologyNormativeDiscriminant validityDevelopmental psychologyPsychometrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In seven studies ( n cross-sectional = 1,699, n longitudinal = 118), we developed a measure of relationship norm strength defined as qualities that make the rules and expectations in romantic couples more or less likely to be followed. In our six cross-sectional samples, the resulting Relationship Norm Strength Questionnaire (RNSQ) yielded consistent norm tractability, norm agreement, anticipated punishment for deviance, and norm explicitness factors, and estimated factors generally demonstrated evidence of convergent, discriminant, and criterion validity. Meta-analyzed effects across these samples—yielding more reliable and generalizable estimates—indicated that greater norm tractability and norm agreement were strongly linked to higher levels of relationship quality. Further supporting our model of relationship norm functioning, results from our 8-week longitudinal study of community members in relationships indicated that greater levels of norm tractability and agreement resulted in greater subsequent norm conformity. Taken together, our results suggest that relationship norm strength offers a promising new perspective on relational well-being and can add to a more comprehensive account of normative processes in close relationships.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,054
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,101

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,054
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,251 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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