The Predictive Validity of Ideal Partner Preferences in Relationship Formation: What We Know, What We Don't Know, and Why It Matters
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A great deal of research on interpersonal attraction implicitly assumes that stated ideal partner preferences guide the mate selection, and therefore relationship formation, process. Nevertheless, recent research has yielded contradictory results. Whereas some research has failed to demonstrate that ideal partner preferences influence attraction to actual potential romantic partners, other studies have provided empirical evidence for the predictive validity of ideal partner preferences following interactions with potential romantic partners. A new meta‐analysis on the predictive validity of ideal partner preferences concluded that people may not preferentially pursue potential partners that more closely match their stated preferences. This conclusion has significant implications for several empirical literatures that have relied on self‐reported ideal partner preferences to test hypotheses. We demonstrate, however, that the majority of the research on the predictive validity of ideal partner preferences, and thus research included in this meta‐analysis, focuses on interpersonal attraction or later relationship processes and not on individuals transitioning into actual new relationships. We suggest that research that directly focuses on the transition into actual relationships is needed before firm conclusions can be made regarding the predictive validity of ideal partner preferences in the formation of new relationships.
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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 | 0,107 | 0,267 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».