Relationship education and marital satisfaction in newlywed couples: A propensity score analysis.
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to investigate whether premarital relationship education and characteristics of relationship education in a community sample of newlywed couples predicted marital trajectories over 27 months. Newlywed couples (N = 191) completed measures of marital satisfaction 9 times over 27 months, and prior to marriage they provided information about relationship education and demographic, personal, and relationship risk factors for marital distress. Propensity scores (i.e., the probability of receiving relationship education) were estimated using the marital distress risk factors, and used to derive a matched sample of 72 couples who participated in relationship education and 86 couples who did not. Multilevel analyses of the propensity score matched sample (n = 158) indicated that wives who participated in relationship education had declines in marital satisfaction while wives who did not receive relationship education maintained satisfaction over time. Furthermore, the more hours of relationship education the couple participated in, the less steeply their marital satisfaction declined. Findings indicate that participation in community-based relationship education may not prevent declines in marital satisfaction for newlywed couples. A possible explanation is that the quality of relationship education available to couples is generally poor and could be greatly improved by inclusion of empirically based relationship information and skills training that are known to lead to stronger marriages.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».