A cluster analysis of dynamics in adolescent romantic relationships
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: While several studies involving adolescents have addressed issues related to romantic relationships and dating violence, there is a limited understanding of adolescent romantic relationship dynamics. Typological analyses have been useful to provide targeted interventions and to simplify our understanding of complex phenomena. METHODS: = 18.44 years, SD = 1.47) completed a self-reported questionnaire. A hierarchical cluster analysis was conducted based on the dimensions of the Circumplex Model of Marital and Family Systems (i.e., cohesion, flexibility, and communication; Olson & Gorall, 2003). RESULTS: Analysis revealed four profiles of romantic relationship dynamics: 1) balanced dynamic (51.0% of the sample); 2) hampered dynamic (8.3%); 3) entangled dynamic (20.8%); and 4) rigid dynamic (13.5%). Taking into account the variations between and within dyads, results highlight the diversity of romantic experiences and offer a better understanding of the intricacies of different adolescent romantic relationship dynamics. Correlates indicated that the profiles can be distinguished by different personal and interpersonal characteristics. CONCLUSION: This study emphasizes the importance of integrating a more person- and dyad-oriented framework in our understanding of adolescent romantic dynamics, since a unique approach to prevention and intervention may not address the needs of all adolescents. The results provided important insight into the identified profiles, guiding dating violence prevention efforts and programs and promoting harmonious and egalitarian romantic relationships.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».