Correlates of love in intimate relationships across gender, sex of partner, marital status, and cultures
Notice bibliographique
Résumé
Correlates of love were analyzed using data from an on-going cross-cultural study of intimate relationships in multiple languages at http://web.whittier.edu/chill/ir. The online questionnaire asked about one's social background, attitudes and values, current intimate relationship (if any), and well-being. Participants were recruited in North America (United States, Canada, and Mexico), South America (Argentina and Colombia), and Europe (Spain, Italy, and Romania). Others responded from 41 additional countries. Among the 3048 respondents, 71% were women, and 73% were in a relationship (74% opposite-sex and 26% same-sex, including 11% opposite-sex marriages and 9% same-sex marriages). Love was measured using a single-factor scale with 11 items from Rubin (1973), Sternberg (1986), and Lee (1973). For both sexes, love was positively correlated with perceptions of similarity, approval by parents and others, ratings of the partner's personal characteristics, frequency of communication, expressions of affection, and sexual satisfaction. These correlates were similar for both opposite-sex and same-sex unmarried samples, and for both opposite-sex and same-sex married samples, which were recruited in the US. They were also similar for unmarried opposite-sex samples that were recruited in seven other countries. In sum, correlates of love were similar across gender, sex of partner, marital status, and cultures of these countries.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».