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Enregistrement W3011282772 · doi:10.1007/s10902-020-00241-9

Lonely Me, Lonely You: Loneliness and the Longitudinal Course of Relationship Satisfaction

2020· article· en· W3011282772 sur OpenAlexaff
Marcus Mund, Matthew D. Johnson

Notice bibliographique

RevueJournal of Happiness Studies · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésLonelinessPsychologyClosenessBelongingnessSocial psychologyTraitDevelopmental psychologyInterpersonal relationshipClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Individuals feel lonely when they perceive a discrepancy between the amount of closeness and intimacy in social relationships they desire and what they actually experience. Across several studies, partner relationships have consistently been found to be the most powerful protective factor against loneliness. Previous research on this topic, however, has exclusively focused on loneliness as a concomitant or outcome of low relationship quality, but not as a predictor in its own right, which is surprising given the trait-like features of loneliness. In the present study, we investigated the role of loneliness in predicting later levels and the development of relationship satisfaction over a period of 8 years in a heterogeneous sample of 2337 stable couples drawn from the German Family Panel. By applying Actor–Partner Interdependence Models and dyadic response surface analyses, we found that loneliness evinced substantial negative actor and partner effects on relationship satisfaction and its development over 8 years. Furthermore, we found that women were most satisfied with their relationships when both partners scored low on loneliness, whereas men were most satisfied when their own loneliness was low, irrespective of their partners’ loneliness. Congruently low levels of loneliness between women and men as well as declines in loneliness of at least one partner were additionally associated with increases in relationship satisfaction 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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,142
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations70
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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