MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4206776263 · doi:10.1177/10888683211054897

The Dyadic Health Influence Model

2021· review· en· W4206776263 sur OpenAlexaff
Chloe O. Huelsnitz, Rachael E. Jones, Jeffry A. Simpson, Keven Joyal‐Desmarais, Erin C. Standen, Lisa Auster‐Gussman, Alexander J. Rothman

Notice bibliographique

RevuePersonality and Social Psychology Review · 2021
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral Health and Interventions
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial psychologyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Relationship partners affect one another’s health outcomes through their health behaviors, yet how this occurs is not well understood. To fill this gap, we present the Dyadic Health Influence Model (DHIM). The DHIM identifies three routes through which a person (the agent) can impact the health beliefs and behavior of their partner (the target). An agent may (a) model health behaviors and shape the shared environment, (b) enact behaviors that promote their relationship, and/or (c) employ strategies to intentionally influence the target’s health behavior. A central premise of the DHIM is that agents act based on their beliefs about their partner’s health and their relationship. In turn, their actions have consequences not only for targets’ health behavior but also for their relationship. We review theoretical and empirical research that provides initial support for the routes and offer testable predictions at the intersection of health behavior change research and relationship science.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,395
Tête enseignante GPT0,597
Écart entre enseignants0,203 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations53
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePersonality and Social Psychology ReviewMême sujetBehavioral Health and InterventionsTravaux en français237 207