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Enregistrement W2511144157 · doi:10.1177/1363460716649337

Examining relationship quality across three types of relationship agreements

2016· article· en· W2511144157 sur OpenAlexaffabout
Léa J. Séguin, Martin Blais, Marie-France Goyer, Barry D. Adam, Francine Lavoie, Carl Rodrigue, Céline Magontier

Notice bibliographique

RevueSexualities · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMarriage and Sexual Relationships
Établissements canadiensUniversité LavalUniversity of WindsorUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCohabitationPsychologySample (material)Quality (philosophy)Equity (law)Positive relationshipDemographyDevelopmental psychologySocial psychologyGeographySociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While past studies have measured several indicators of relationship quality in relation to types of relationship agreement, most have not included polyamorous relationships, and have almost exclusively included samples of gay men. The purpose of this study was to address this gap by examining five dimensions of relationship quality and eight dimensions of relationship equity in a sexually diverse Canadian sample (N = 3463) across three types of relationship agreements (monogamous, open, and polyamorous). The data were collected online as part of a larger study. In order to compare relationship types on relationship dimensions, MANCOVAs were computed using age, relationship duration, cohabitation status, sex, sexual orientation, and an interaction term of sex and sexual orientation as control variables. High scores of relationship quality and equity were reported by the overall sample, and scores on all scales did not significantly differ by types of relationship agreements. Overall, these results strongly suggest that these types of relationship agreements are equally healthy viable options.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,181

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,358
Tête enseignante GPT0,439
Écart entre enseignants0,081 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations41
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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