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Enregistrement W4285077203 · doi:10.1177/09567976221081872

Feeling Appreciated Buffers Against the Negative Effects of Unequal Division of Household Labor on Relationship Satisfaction

2022· article· en· W4285077203 sur OpenAlexafffund
Amie M. Gordon, Emily S. Cross, Esra Ascigil, Rhonda Nicole Balzarini, Anna Luerssen, Amy Muise

Notice bibliographique

RevuePsychological Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAttachment and Relationship Dynamics
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésFeelingPsychologySocial psychologyDivision of labourSocioeconomic statusDevelopmental psychologyGlobePandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Demographic economicsDemographyEconomicsSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Decades of research from across the globe highlight unequal and unfair division of household labor as a key factor that leads to relationship distress and demise. But does it have to? Testing a priori predictions across three samples of individuals cohabiting with a romantic partner during the COVID-19 pandemic ( N = 2,193, including 476 couples), we found an important exception to this rule. People who reported doing more of the household labor and who perceived the division as more unfair were less satisfied across the early weeks and ensuing months of the pandemic, but these negative effects disappeared when people felt appreciated by their partners. Feeling appreciated also appeared to buffer against the negative effects of doing less, suggesting that feeling appreciated may offset the relational costs of unequal division of labor, regardless of who contributes more. These findings generalized across gender, employment status, age, socioeconomic status, and relationship length.

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)0,001
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 enseignants0,114
Score d'incertitude au seuil0,536

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,346 · 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

Citations33
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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