Empathic accuracy in couples: A daily diary study of relationship-related emotions.
Notice bibliographique
Résumé
Empathic accuracy-the ability to accurately infer one's partner's emotions-has important implications for couples' relational well-being. Although distinct emotions convey various needs and elicit different responses between romantic partners, research on empathic accuracy-its patterns, underlying processes and relational consequences-across a spectrum of discrete emotions directed towards the partner or the relationship remains sparse. This study employed a 35-day dyadic daily diary design to examine empathic accuracy in couples, focusing on seven emotions (joy, feeling loved, anger, contempt, sadness, fear, and guilt) while also investigating the reliance on bias of assumed similarity, the moderating role of the target's social sharing, and the links between empathic accuracy and perceived partner responsiveness (PPR). The sample included 327 couples who reported on their own emotions, their perceptions of their partner's emotions, their perceptions of their own social sharing and their perception of their partner's responsiveness. Results showed that partners tend to hold a slight negativity bias when inferring each other's emotions. However, most are adept at tracking changes in their partner's emotions, especially when partners verbalize how they are feeling, and they strongly rely on their own emotions to make such inferences. In addition, the intensity of felt or perceived emotions-rather than empathic accuracy-were associated with PPR, though some distinct patterns emerged across emotions. These results provide partial support for error-management theory and highlight the importance of examining emotions beyond valence, as both similarities and distinctions emerge in patterns of empathic accuracy and their links to relational outcomes. (PsycInfo Database Record (c) 2025 APA, all rights reserved).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».