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Enregistrement W2466298813 · doi:10.5539/ass.v12n7p202

Qualitative Evaluation of Men Vulnerability to Extramarital Relations

2016· article· en· W2466298813 sur OpenAlexvenueno aff
Sadegh Baranoladi, Ozra Etemadi, Seyed Ahmad Ahmadi, Maryam Fatehizade

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEvolutionary Psychology and Human Behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHappinessPsychologyWifeSocial psychologyEntitlement (fair division)Developmental psychologyClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p class="a"><span lang="EN-US">Because of the negative effects of marital infidelity followed to determine the reasons for clinicians and researchers is important. The purpose of this study was to investigate the causes of men marital infidelity. The approach used in the current study was a qualitative research method.To collect data, semi-structured interviews were used. Interview content analysis and categorization codes revealed that the reasons for marital infidelity placed in several categories. Sexual (seeking happiness and freshness due to marriage burnout, having new sexual experiences, sensation seeking, and wife sloppiness), emotional (marital conflicts, crises of life, loss of self, and emotion and though sharing), and external factors (power, having the opportunity to relationship, confidence and support received from friends, attitude or entitlement, de inhibition due to drug use). These categorizations have implications for clinicians and researchers. Therapists working with infidelity should consider these factors in prevention programs and family enrichment.</span></p>

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,937
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,132
Tête enseignante GPT0,504
Écart entre enseignants0,373 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations5
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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