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Enregistrement W4389444497 · doi:10.5964/ijpr.9771

Attachment, Relational Maintenance Behaviors and Relationship Quality in Romantic Long-Distance Relationships: A Dyadic Perspective

2023· article· en· W4389444497 sur OpenAlexaff
Geneviève Bouchard, Madeleine Gaudet, Gabrielle Cloutier, Myriam J. Martín

Notice bibliographique

RevueInterpersona An International Journal on Personal Relationships · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAttachment and Relationship Dynamics
Établissements canadiensUniversité de Moncton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDyadClosenessPsychologyMediationPerspective (graphical)Path analysis (statistics)RomancePositive relationshipAttachment theoryDevelopmental psychologyQuality (philosophy)Social psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study tested an actor-partner interdependence mediation model (APIMeM) in which dyadic relational maintenance behaviors (RMBs) mediate the relationship between romantic attachment (i.e., anxious and avoidant) and multiple indicators of relationship quality among couples in long-distance relationships (LDRs). Data were collected from 137 couples (women’s mean age = 20.37 years; men’s mean age = 21.93) who were in a serious romantic LDR and who completed an attachment measure, a measure of dyadic RMBs, and four measures of relationship quality (i.e., relationship satisfaction, relational commitment, closeness with the partner, and connection with others). Path analyses revealed significant actor and partner effects. Moreover, a total mediation between women’s anxious attachment and both partners’ relationship quality, and a partial mediation between men’s and women’s avoidant attachment and their own relationship quality were uncovered. Overall, the results suggest that, for couples in LDRs, one partner’s behaviors, cognitions, or emotions influence each member of the dyad as well as the quality of the relationship.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge 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 enseignants0,320
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,344 · 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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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