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Enregistrement W4311070355 · doi:10.1111/pere.12463

A longitudinal study of “we‐talk” as a predictor of marital satisfaction

2022· article· en· W4311070355 sur OpenAlexaff
Catherine Ouellet‐Courtois, Catherine Gravel, Jean‐Philippe Gouin

Notice bibliographique

RevuePersonal Relationships · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAttachment and Relationship Dynamics
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyPartner effectsPluralLongitudinal studySocial psychologyDevelopmental psychologyClinical psychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We‐talk, the use of first‐person plural pronouns over the use of singular pronouns when describing relationship events, is regarded as a linguistic indicator of marital relationship functioning. A meta‐analysis revealed that we‐talk is positively associated with relationship satisfaction. However, this literature is based mostly on cross‐sectional studies. This study tested the hypothesis that we‐talk would be associated with greater marital satisfaction over time. The sample comprised 77 couples enrolled in a longitudinal study of parents of preschool‐aged children. We‐talk was assessed at baseline during a marital discussion task about parenting challenges. Couples completed a measure of marital satisfaction at baseline, 6‐ and 12‐month follow‐ups. An actor–partner interdependence model examined the effects of spouses' we‐talk on their own marital satisfaction (actor effects), and their partners' marital satisfaction (partner effects). Results indicated a positive partner effect of we‐talk at baseline, but not over time. Moreover, there was an actor effect of we‐talk on changes in marital satisfaction over time, whereby low actor we‐talk was associated with a reduction in marital satisfaction, but high actor we‐talk was not associated with such a decrease. These findings suggest that greater cognitive interdependence, as indicated by we‐talk, may protect from declines in marital satisfaction over time.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,306 · 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.

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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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