MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3011724053 · doi:10.1177/0146167220910311

Effects of Verbal and Nonverbal Communication of Affection on Avoidantly Attached Partners’ Emotions and Message Receptiveness

2020· article· en· W3011724053 sur OpenAlexafffund
Kristina M. Schrage, Jessica A. Maxwell, Emily A. Impett, Dacher Keltner, Geoff MacDonald

Notice bibliographique

RevuePersonality and Social Psychology Bulletin · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAttachment and Relationship Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésAffectionNonverbal communicationPsychologySocial psychologyInterpersonal interactionDevelopmental psychologyCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research on adult attachment in romantic relationships has focused on the negative outcomes that avoidantly attached individuals face. The present research uses observational research methods to determine if there are specific ways of communicating affection that might help avoidantly attached people reap similar levels of rewards from affectionate communication as those who are more secure. We combined three samples ( N total = 280 couples, 560 participants) who took turns describing a time they felt strong love for their partner, and coded their expressions for cues of verbal affection (i.e., emotion-laden words) and nonverbal affection (i.e., behavioral expressiveness). Higher levels of the speaker’s nonverbal affection were associated with stronger positive emotion and behavioral receptiveness (i.e., appearing engaged) for listeners higher in attachment avoidance. Altogether, we provide evidence that avoidantly attached individuals may experience positive outcomes from affectionate exchanges when the communication style is tailored to their unique needs.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,354 · 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

Citations24
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePersonality and Social Psychology BulletinMême sujetAttachment and Relationship DynamicsTravaux en français237 207