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Enregistrement W2809339519 · doi:10.1080/00224499.2018.1474333

Demographic Comparison of American Individuals in Polyamorous and Monogamous Relationships

2018· article· en· W2809339519 sur OpenAlexaff
Rhonda Nicole Balzarini, Christoffer Dharma, Taylor Kohut, Bjarne Holmes, Lorne Campbell, Justin J. Lehmiller, Jennifer J. Harman

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Sex Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMarriage and Sexual Relationships
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDemographyPsychologyDevelopmental psychologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research on polyamorous relationships has increased substantially over the past decade. This work has documented how polyamory is practiced and why individuals might pursue such arrangements. However, there is a lack of a systematic investigation of who is in polyamorous relationships and how they might differ from individuals in monogamous relationships. The present study is one of the first to address this by comparing the demographic backgrounds of individuals in polyamorous (N = 2,428) and monogamous (N = 539) relationships in the United States. Compared to participants in monogamous relationships, those in polyamorous relationships were more likely to report minority sexual identities. Despite similar age distributions, individuals in polyamorous relationships were more likely to report being in a civil union, being divorced, and earning less than $40,000 per year compared to individuals in monogamous relationships. People in polyamorous relationships were also more likely to select “other” options for most demographic characteristics, suggesting that they tend to choose less traditional response options in general. The current research highlights several demographic differences that need to be considered and potentially controlled for in future comparisons of polyamorous and monogamous relationships.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,248
Tête enseignante GPT0,484
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations61
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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