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Enregistrement W2945319691 · doi:10.1080/00224499.2019.1610150

Once a Poacher Always a Poacher? Mate Poaching History and its Association with Relationship Quality

2019· article· en· W2945319691 sur OpenAlexaff
Charlene F. Belu, Lucia F. O’Sullivan

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Sex Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEvolutionary Psychology and Human Behavior
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoachingPermissivePsychologyJealousySocial psychologyRomanceQuality (philosophy)Developmental psychologyEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Successful mate poaching is a form of infidelity that occurs when one partner knowingly attracts the mate of another with the intention of starting a sexual and/or romantic relationship with this individual. Relationships formed from poaching tend to be of lower quality than their non-poached counterparts. A history of poaching might reflect a sociosexuality that propels seeking new partnerships without regard for exclusivity. It is unknown whether serial poaching for relationship formation is linked to more permissive sociosexual orientation. Adults (N = 653; aged 25–40; 57% women) in a romantic relationship completed online surveys assessing mate poaching, poaching history, sociosexuality, and relationship quality (commitment, satisfaction, trust, jealousy). Those in a poached relationship at the time of the study had a more extensive history of poached relationships and a more permissive sociosexuality. Participants who reported a more extensive history of mate poaching reported poorer quality relationships. The link between poaching history and relationship quality was partially accounted for by sociosexuality. This research adds to our understanding of difficulties that may be associated with the relationships of individuals who use poaching as a relationship initiation strategy, and the challenges that permissive sociosexuality may present for maintaining long-term 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,271
Tête enseignante GPT0,459
Écart entre enseignants0,189 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations14
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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