How Love Emerges in Arranged Marriages: Two Cross-cultural Studies
Notice bibliographique
Résumé
Two studies (N = 52) examined how love emerged in arranged marriages involving participants from 12 different countries of origin and 6 different religions. The first study (n = 30), mainly qualitative in design, found that selfreported love grew from a mean of 3.9 to 8.5 on a 10-point scale. A number of factors were identified that appeared to contribute to the growth of love, the most important of which was commitment. In the second study (n = 22), mainly quantitative in design, 36 factors that might contribute to the growth of love were assessed, with participants indicating on a 13-point scale (from -6 to +6) whether each factor made their love grow weaker or stronger. Love grew from a mean of 5.1 to 9.2, and sacrifice and commitment emerged as the most powerful factors in strengthening love. These and other factors appear to work because they make people feel vulnerable in each other’s presence, a hypothesis that is consistent with a growing body of laboratory research. The fact that love can grow in some arranged marriages—and that this process can apparently be analyzed and understood scientifically—raises the possibility that practices that are used to strengthen love in arranged marriages could be introduced into autonomous marriages in Western cultures, where love normally weakens over time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».