Say you’ll be there: Associations between observed verbal responses, friendship quality, and perceptions of support in young adult friendships
Notice bibliographique
Résumé
Friendships are a primary source of social support during young adulthood; however, little is known about the factors associated with young adults feeling greater support during interactions with friends. We examined how micro-level verbal responses and macro-level judgments of friendship quality were associated with perceptions of support following an interaction between friends. Same-gender friend dyads ( N = 132; 66.2% female; 18–24 years, M age = 19.63) took turns speaking about a problem, then participants rated their perceptions of support given and received following the task. We coded each participant’s verbal responses while in the listening role. Actor Partner Interdependence Models (APIMs) revealed significant partner effects for negative engagement responses, such that greater negative engagement responses were linked with the partner perceiving poorer support both given and received. Models revealed significant actor effects for supportive responses, such that greater supportive responses predicted the actor perceiving better support both given and received. Additionally, models revealed significant actor effects of friendship quality predicting actors’ perceiving better support both given and received. Finally, exploratory models revealed minimal interactions between a few types of verbal responses and positive friendship quality. Taken together, results suggest that (a) negative verbal responding styles may be more meaningfully associated with partners’ perceptions of support in the moment than are supportive behaviours, whereas (b) supportive verbal responding styles may be more meaningfully associated with actors’ perceptions of support in the moment, and (c) actors’ judgments of friendship quality are strongly associated with their overall perceptions of support, and a critical factor to consider in future research.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».