Better Together: Momentary Physiological Benefits of Co-Experienced Positive Emotions in Late Life
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Although positive emotions tend to be experienced most frequently and intensely within social interactions, most research has focused on positive emotions at the individual level. Yet, emerging research shows that shared positive emotions predict health and longevity over and above individually experienced positive emotions. However, the extent to which relationship partners co-experience positive emotions in daily life remains poorly understood. Moreover, whether positive emotions “get under the skin,” shaping proximal biomarkers in everyday life, is unclear. Drawing on Positivity Resonance Theory, we examined the links between co-experienced positive emotions and momentary cortisol levels in 321 older couples (ages 56–89). Findings showed that both relationship partners reported higher-than-usual positive emotions during 38% of the occasions they were together. Additionally, co-experienced positive emotions were linked to lower cortisol levels at the same occasion, adjusting for individually experienced positive emotions and several additional individual-level and time-varying covariates. Findings did not differ across age, sex, or relationship satisfaction, suggesting that the physiological benefits of co-experienced positive emotions are not dependent on individual or relationship characteristics. Notably, co-experienced positive emotions were also associated with lower cortisol at the subsequent assessment (but not vice versa), indicating that the benefits of co-experienced positive emotions extend beyond the immediate moment. This study highlights the important role that shared positive emotions play in promoting physiological health in older adults, providing evidence that co-experienced emotions offer benefits beyond individual experiences.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».