Taking stock of the longitudinal study of romantic couple relationships: The last 20 years
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Longitudinal dyadic research provides significant benefits for our understanding of romantic couple relationships. In this systematic review, we begin by providing a broad overview of topical trends and approaches in longitudinal couple relationships research from 2002 through 2021. Then, we narrow our review to dyadic relationship quality articles, highlighting key themes as well as noting important gaps in the research. Using an intersectional perspective that acknowledges multiple ways that disadvantage, power, and oppression may be seen in both research and in couples' lived experience, we note prominent paradigms used in examining couple relationships, what types of questions have been most valued, and what groups and approaches are underrepresented in the literature. Most longitudinal couple relationships research is quantitative, relies on self‐report approaches from American couples in the early‐to‐middle years of their relationships, concentrates more on negative aspects of relationships than positives, and takes a communication‐satisfaction paradigm in studying couples. We see a clear need to increase the use of methodologies beyond self‐report measures, conduct more studies with within‐group minority, older adult, culturally‐diverse, and context‐specific samples to explore the diversity of relationships, and fully consider both strengths and positive processes in relationships as well as the challenges couples experience.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».