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Enregistrement W4414970817 · doi:10.1111/pere.70033

Do Crushes Pose a Problem for Exclusive Relationships? Trajectories of Attraction Intensity to Extradyadic Others and Links to Primary Relationship Commitment and Satisfaction

2025· article· en· W4414970817 sur OpenAlexafffund
Lucia F. O’Sullivan, Charlene F. Belu, Lucía Tramonte

Notice bibliographique

RevuePersonal Relationships · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAttachment and Relationship Dynamics
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésAttractionRomanceQuality (philosophy)Cluster (spacecraft)Sexual attraction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT This study examined individuals who had an active agreement to be exclusive with their relationship partner but who also reported romantic or sexual attraction to someone outside of their relationship (a “crush”). We tracked participants over time, measuring attraction intensity and relationship quality, to help clarify when an extradyadic attraction might challenge the quality of the primary relationship in some way. Of 567 individuals ( M age = 28.52; 55.4% women; 82.2% heterosexual) who reported an extradyadic attraction, 172 (30.3%) completed all assessments and maintained their primary relationship over a one‐year period. We used HLM and cluster analysis to examine patterns of associations among these 172 participants and to capture typologies for extradyadic attraction. Overall, many harbor attraction to people outside of their relationship with no corresponding harms noted in that primary relationship, regardless of whether that attraction varied or was stable in its target. However, some had extradyadic attractions that were linked to decreases in primary relationship romantic and sexual satisfaction over time, especially among those whose relationship quality was lower at baseline. The findings have implications for researchers, counselors, and educators invested in supporting couples and for understanding relationship maintenance processes generally.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,309 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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