Time-varying relational interaction dynamics in couples discussing conflict
Notice bibliographique
Résumé
The process of discussing conflict can impact the quality and longevity of a couple’s relationship. Limited research has characterized the dynamic nature of conflict discussions, including how these discussions unfold and how an actor’s behaviour elicits particular responses from their partner over the course of the discussion. It is also important to consider how additional factors, such as alcohol intoxication, can influence this dynamic. A challenge in conducting this research is having sufficiently fine-grained data along with appropriate analytic methods to characterize the conversation dynamics. To address this gap, we utilized time-varying effect modeling (TVEM) to examine the correspondence of actor-partner behaviours as a function of time and alcohol consumption. We examined this using data from 139 heterosexual couples who were observed for 15 minutes while discussing a conflict. Couples were randomly assigned to have either one, both, or neither drink alcohol prior to the discussion. Using the Rapid Marital Interaction Coding System (RMICS), individuals’ behaviours were coded as either positive, negative, or neutral during each speaking turn. The results supported that positive behaviour tended to elicit positive behaviour and the strength of this relationship increased over the course of discussing conflict. While negative behaviours tended to elicit negative behaviours, the strength of this relationship was stable over time. Alcohol consumption did not alter the relations between actor-partner behaviours over time. Taken together, the findings support the dynamic nature of some aspects of actor-partner behaviours when discussing conflict. Future research could consider how these dynamics predict future relational outcomes or characterize how they unfold in naturalistic settings.
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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 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».