A DEVELOPMENTAL–CONTEXTUAL MODEL OF COUPLE SYNCHRONY: CENTRAL TENETS AND EMPIRICAL APPLICATION
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Most current models of social dynamics and health focus on individuals; our developmental-contextual model of couple synchrony (CoSynch) proposes a uniquely dyadic approach and deliberately moves to a N + 1 perspective. CoSynch emphasizes the importance of between-person synchrony for shaping development and health, which refers to the way in which physiological states and health behaviors fluctuate in sync between romantic partners. Synchrony is proposed to follow a u-shaped curve across adulthood, with younger and older couples showing greater synchrony than middle-aged couples, and with greater diversification of synchrony in very old age. We assume that synchrony is shaped by the closeness and shared contexts of couples, and is correlated with individual and dyad characteristics (e.g., attachment). Prior research has linked synchrony to perspective taking and effective collaboration. Thus, synchrony is assumed to be important for supportive interactions in couples managing chronic disease. As an empirical illustration, we apply the CoSynch model to analyze 992 daily life assessments from 11 Swiss couples in which one partner had Type II diabetes. Specifically, we used a smartphone and smartwatch system (DyMand) that captured daily social contexts and heart rate synchrony. Couples showed small to moderate interconnections in their heart rate fluctuations, which tended to be stronger when engaged in conversation with the partner. We will discuss the utility of using wearables to better understand health-relevant social developmental dynamics. Insights from collecting such data could be used to inform future interventions using technology to promote healthy aging and adaptive disease management.
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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 | 0,007 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».