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Enregistrement W3192278709 · doi:10.1111/ajsp.12497

Who moved with you? The companionship of significant others reduces movers’ motivation to make new friends

2021· article· en· W3192278709 sur OpenAlexaff
Wen‐Qiao Li, Liman Man Wai Li, Nigel Mantou Lou

Notice bibliographique

RevueAsian Journal Of Social Psychology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésInterpersonal relationshipPsychologyAffect (linguistics)Social psychologyInterpersonal communicationFriendshipSocial relationDevelopmental psychologyCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research investigated how residential moves with versus without the companionship of significant others would affect people’s motivation to make new friends. Studies 1a and 1b showed that the companionship of significant others predicted fewer new friends among university students who moved within the same country (Study 1a) and to a different country (Study 1b), suggesting that the companionship of significant others was associated with a lower level of motivation to make new friends. In Study 2, the results of an experiment demonstrated that the companionship of a significant other reduced movers’ motivation to make new friends, and this was explained by positive affect but not negative affect. Specifically, the companionship of a significant other, compared with the companionship of an acquaintance or no companionship, led to stronger positive affect, which, in turn, reduced motivation to make new friends. Taken together, these findings call for more nuanced theory on the influence of residential mobility on well‐being and social networks.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,367
Score d'incertitude au seuil0,363

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,299 · 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.

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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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