Bibliographic record
Abstract
Cette étude transversale a investigué le lien entre le regard conditionnel négatif perçu, le stress et l’ajustement dyadique durant la transition à la parentalité, une période caractérisée par des difficultés au niveau du couple. Après avoir été recrutés, des couples de parents primipares québécois (n=137) ont répondu à un questionnaire en ligne. Des analyses d’équations structurelles avec le modèle « Actor-Partner Interdependance Mediation Model » ont été conduites afin d’investiguer les influences dyadiques et réciproques du regard conditionnel négatif perçu sur l’ajustement dyadique du couple. Au niveau des effets acteurs, les résultats démontrent que pour les deux partenaires, le stress est un médiateur partiel dans la relation entre le regard conditionnel négatif perçu et l’ajustement dyadique. Cependant, au niveau des effets partenaires, il n’y avait pas d’effet de médiation entre ces variables. Néanmoins, certains effets partenaires intéressants ont été trouvés: 1) le regard conditionnel perçu par les mères biologiques avait une influence sur l’ajustement dyadique de leur partenaire et 2) l’ajustement dyadique des mères biologiques était influencé par le regard conditionnel négatif perçu par leur partenaire. Pour conclure, ses résultats informent la littérature de deux façons importantes : 1) le regard conditionnel négatif perçu par un des partenaires a des effets sur son propre ajustement dyadique et sur celui de son partenaire et 2) le stress est un des mécanismes par lequel le regard conditionnel négatif perçu par un des partenaires diminue son propre ajustement dyadique.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".