PARTNER CORRESPONDENCE IN SOCIAL INTERACTION TIME AND WELL-BEING: EVERYDAY EVIDENCE FROM OLDER DYADS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Social interactions play an important role in older adults’ daily well-being. Longer duration of interaction has been associated with higher well-being at the individual level. However, less is known about the extent to which partners differ in their convergence in interaction reports and whether such differences might be associated with daily well-being. Positive Illusion theory states that individuals are more content in relationships if they idealize their partner leading to the assumption that overreporting interaction time may benefit well-being. Based on the literature, we expect that longer social interaction time is associated with higher well-being at the individual level. At the partner level, we look at discrepancies and similarities. We assess whether individuals report higher well-being on days when they overreport the interaction time with their partner. We further test whether partners who are more similar in evaluating the time spent together are also more similar in their well-being reports. This study uses dyadic end-of-day diary data from 136 Canadian older adults (M = 66.68 years, SD = 13.11 range: 18-87 years, 60% women) and a close other of their choice. Preliminary analyses indicate that longer duration of interaction was associated with higher well-being. Correlations show differences in interaction time reports between partners. Multilevel models will examine whether overreporting interaction time may be associated with well-being. Further analyses will investigate how synchrony in interaction time reports shape joint well-being. As data collection is completed, these results will be ready to be presented by the time of GSA conference in November.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».