Why Find My Own When I Can Take Yours?: The Quality of Relationships That Arise From Successful Mate Poaching
Notice bibliographique
Résumé
Mate poaching occurs when a person attracts another, whom he or she knows is already in an exclusive relationship, into a sexual or romantic relationship. Mate poaching is involved in the evolution of many relationships. Yet, little is known about the quality of these relationships. We examined relationship quality between individuals whose relationships were formed via mate poaching versus not (i.e., a relationship formed serially without overlap with another relationship). We compared ratings of quality from the perspectives of poachers, poached, and co-poached individuals. Adult participants ( n = 660) in a romantic relationship responded to questions assessing relationship quality. Those in relationships formed from poaching rated their relationships as lower in relationship satisfaction, commitment and trust, and higher in jealousy, and had higher rates of romantic and sexuality infidelity in their current relationship compared to individuals in non-poached relationships. Those who were poached from an existing relationship rated their current relationship as lower in commitment than did those who poached their current partner into a relationship. The study also provides first insights regarding relationship quality for those who identify as co-poached. We discuss these findings in terms of implications for understanding how relationships are formed and the qualities of those that endure.
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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 | 0,015 | 0,002 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».