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Enregistrement W2171546809 · doi:10.1177/1069397112450854

Valuing Romantic Relationships

2012· article· en· W2171546809 sur OpenAlexaffabout
Geoff MacDonald, Tara C. Marshall, Judith Gere, Atsushi Shimotomai, July Lies

Notice bibliographique

RevueCross-Cultural Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEvolutionary Psychology and Human Behavior
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRomancePsychologySocial psychologyValue (mathematics)Self-esteemSelection (genetic algorithm)Positive relationshipConstraint (computer-aided design)Developmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research has suggested that individuals lower in self-esteem restrain from fully valuing romantic relationships because of relatively low confidence in positive regard from their partners (i.e., positive reflected appraisals). MacDonald and Jessica (2006) provided evidence that in Indonesia, where family plays an important role in mate selection, low self-esteem also leads to doubts regarding family approval of the relationship that, in turn, places an additional constraint on fully valuing a romantic relationship. In the current research, Study 1 replicated these findings, showing that the positive relationship between self-esteem and value placed on a romantic relationship was mediated by both reflected appraisals and approval from a partner’s family in Indonesia but only reflected appraisals in Canada. In Study 2, the relationship between self-esteem and relationship value was mediated by reflected appraisals and approval from own, but not partner’s, family in Japan whereas only reflected appraisals played a mediating role in Australia. These data suggest that in cultures involving family in mate selection, placing full value on romantic relationships may be contingent on confidence in both reflected appraisals and family approval of the relationship.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,213
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,019

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 Opus0,400
Tête enseignante GPT0,563
Écart entre enseignants0,163 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations33
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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