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Enregistrement W3176065284 · doi:10.31234/osf.io/e3fh4

Love in the Time of COVID: Perceived Partner Responsiveness Buffers People from Lower Relationship Quality Associated with COVID-Related Stressors

2020· preprint· en· W3176065284 sur OpenAlexaff
Rhonda Nicole Balzarini, Amy Muise, Giulia Zoppolat, Alyssa Di Bartolomeo, David L. Rodrigues, María Alonso-Ferres, Betül Urgancı, Anik Debrot, Nipat Pichayayothin, Christoffer Dharma, Peilian Chi, Johan C. Karremans, Dominik Schoebi, Richard B. Slatcher

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAttachment and Relationship Dynamics
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of TorontoYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStressorCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PsychologyPandemicSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)2019-20 coronavirus outbreakQuality (philosophy)Clinical psychologySocial psychologyDevelopmental psychologyMedicineDiseaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

External stressors can erode relationship quality, though little is known about what can mitigate these effects. We examined whether COVID-related stressors were associated with lower relationship quality, and whether perceived partner responsiveness—the extent to which people believe their partner understands, validates, and cares for them—buffers these effects. When people in relationships reported more COVID-related stressors they reported poorer relationship quality at the onset of the pandemic (N = 3,593 from 57 countries) and over the subsequent three months (N = 1,125). At the onset of the pandemic, most associations were buffered by perceived partner responsiveness, such that people who perceived their partners to be low in responsiveness reported poorer relationship quality when they experienced COVID-related stressors, but these associations were reduced among people who perceived their partners to be highly responsive. In some cases, these associations were buffered over the ensuing weeks of the pandemic.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,340 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations104
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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