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Enregistrement W2899305783 · doi:10.5539/mas.v12n11p121

A Quantitative Survey of Online Impression Formation and Mate Preferences among Saudi Users of Matrimonial Websites

2018· article· en· W2899305783 sur OpenAlexvenueno aff
Ayman Bajnaid, Giuseppe Veltri, Tariq Elyas, Mahmoud Maqableh

Notice bibliographique

RevueModern Applied Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAttachment and Relationship Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpouseCommunication sourcePsychologyReligiositySocial psychologyImpressionVariablesDemographyAdvertisingSociologyMathematicsStatisticsPolitical scienceBusinessLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Matrimonial websites are an important element in the online interaction equation. Saudis can create a certain impression of themselves while indicating their potential preferences in a future spouse. Current research contributes to the Walther (1996) model by considering the message and the communication components: sender, channel, receiver, and feedback.Using a quantitative questionnaire survey (N = 302), the results provided an in-depth description of the script Saudi users follow when trying to find a potential spouse through matrimonial websites. Results found Saudi users differ by demographic variables in the self-presentation of their positive and negative attributes on matrimonial websites.The influence of the receivers’ factors differs according to demographic variables and has been partially confirmed; Saudi matrimonial website users have partially different mate preferences from those described by Buss and Schmitt (1993). In addition, male Saudis who use of matrimonial websites differ in their mate preferences according to their demographic variables, as results showed the role of six variables—age, tribe of origin, relationship status, educational level, income level, and religiosity level. Female Saudis who use matrimonial websites differ highly in their mate preferences according to their demographic variables because the results showed the role of all the aforementioned variables except relationship status.

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)0,004
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,346 · 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

Citations5
Publié2018
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