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Enregistrement W4413866516 · doi:10.31234/osf.io/c376k_v1

How Romantic Partners Communicate About Sacrifice: A Theoretical Framework and Measurement Approach

2025· article· en· W4413866516 sur OpenAlexfundno aff
Eri Sasaki, Francesca Righetti, Mariko L. Visserman, Mirna Đurić, Kiersten Dobson, Hanieh Naeimi, Emily A. Impett

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueConflict Management and Negotiation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHORIZON EUROPE Framework ProgrammeUniversity of Toronto MississaugaUniversity of TorontoEuropean Commission
Mots-clésRomanceSacrificePsychologyComputer scienceSocial psychologySociologyAestheticsPsychoanalysisArtPhilosophyTheology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Romantic partners regularly make sacrifices for each other, yet little is known about how they communicate about sacrifice. We developed the Sacrifice Communication Scale to capture seven parallel communication types for sacrificers (rational, affectionate, positive reframing, downplaying, victimizing, hostile, withdrawal) and recipients (rational, appreciative, positive reframing, undeserving, critical, withdrawal). Across a cross-sectional study (N = 463 sacrificers and 469 recipients), a weekly experience sampling study (N = 193), and a dyadic longitudinal study (N = 190 couples), sacrificers’ affectionate and recipients’ appreciative communication predicted higher relationship quality through increased intimacy, whereas sacrificers’ victimizing, sacrificers’ hostile, and recipients’ critical communication predicted lower relationship quality, primarily through increased conflict. Sacrificers’ and recipients’ chronic withdrawal also predicted lower relationship quality through reduced intimacy. These findings highlight how sacrifice communication shapes relational outcomes, positioning communication as a key way for couples to navigate sacrifices constructively and sustain relationship quality.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0020,007
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,291 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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