Now for the Good News: Self-Perceived Positive Effects of the First Pandemic Wave on Romantic Relationships Outweigh the Negative
Notice bibliographique
Résumé
Media attention has highlighted the COVID-19 pandemic’s negative effects on romantic relationships (e.g., increased partner aggression). The current mixed-method study also explored potential positive effects, and how the relative balance of positive versus negative effects might have changed over time during the first pandemic wave. Individuals ( N = 186) who participated in a pre-COVID study were recruited through MTurk to participate in a four-wave longitudinal follow-up, every 2 weeks from mid-April to late May 2020. Participants completed an 8-item self-report measure assessing perceived negative and positive effects of the pandemic on their romantic relationship. Multi-level models revealed that perceived positive effects were substantially higher than perceived negative effects at each timepoint, even amongst those who reported being more heavily impacted by the pandemic. Both positive and negative effects were stable across time. Open-ended questions at the final time point were coded for common themes. Positive themes were more frequent than negative themes. The most common negative theme centered on increased stress or tension in the relationship, while the most common positive theme discussed the importance of focusing on and appreciating the relationship, including taking advantage of the gift of increased time together the pandemic had brought. Amongst all of the pandemic’s bad news, it is refreshing to consider the possibility of pandemic-related benefits for people’s romantic relationships.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».