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Enregistrement W3146895620 · doi:10.1111/jopy.12635

Better to brag: Underestimating the risks of avoiding positive self‐disclosures in close relationships

2021· article· en· W3146895620 sur OpenAlexfundno aff
Todd Chan, Zachary A. Reese, Oscar Ybarra

Notice bibliographique

RevueJournal of Personality · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAttachment and Relationship Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPsychologySocial psychologyExtraversion and introversionPerspective (graphical)EmpathyNeglectUnconditional positive regardPersonalityDevelopmental psychologyBig Five personality traits

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Capitalization, or disclosing positive news in close relationships, is interpersonally and intrapersonally beneficial and expected by relational partners. Why do some individuals avoid capitalizing? How do close relational partners react when they later discover that positive news was not directly disclosed to them? METHOD: We conducted nine correlational and experimental studies using vignettes and recalled events (N = 2,177). RESULTS: We find that individuals who are concerned about being seen as braggarts tend to avoid capitalizing with their close relationships even when it is likely their partner would ultimately learn of the news. Yet this concern may be relatively unwarranted and these individuals show a forecasting error: They overestimate how negatively their partner would react to disclosure and predict that their partner would react more positively if they discovered the news through external means. However,they neglect to predict that partners who later learn of the news and realize they were not disclosed toward in fact feel devalued. We discuss how this concern with bragging is linked to decreased extraversion, perspective taking, and empathy. CONCLUSIONS: Uniquely in close relationships, being concerned about bragging may elicit negative relational outcomes, by hindering the positive self-disclosures that one's partners expect.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,123
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,329 · 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

Citations7
Publié2021
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Résumé présentoui

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