Walking hand in hand: The role of affection-sharing in understanding the social network effect in same-sex, mixed-sex, and gender-diverse relationships
Notice bibliographique
Résumé
Individuals who perceive greater support or approval for their relationships from friends and family also report greater relationship stability and commitment and better mental and physical health (known as the “social network effect”). These associations have been explained, in part, through three cognitive-affective processes: uncertainty reduction, cognitive balance, and dyadic identity formation. However, we know less about cognitive- behavioral mechanisms that might help explain the social network effect. In this study, we propose and test a model in which physical affection-sharing acts as one such behavioral mechanism. In a sample of 1848 individuals in same-sex ( n = 696), mixed-sex ( n = 1045), and gender-diverse ( n = 107) relationships, we found support for our overall model. Our findings suggest that perceived support for one’s relationships is a significant predictor of perceived support for physical affection-sharing, which in turn predicts the frequency of affection-sharing in private and public contexts and, ultimately, relationship well-being. However, we also found that relationship type moderates these associations, highlighting how the experience of sharing affection with one’s partner changes for many in marginalized relationships, especially in public. We conclude by discussing how our findings contribute to theories of social support for relationships, underscoring the importance of considering affective, cognitive, and behavioral factors relevant to the process. We also emphasize the understudied role of context in shaping affection-sharing experiences across all relationship types.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».