Culture Moderates the Normative and Distinctive Impact of Parents and Similarity on Young Adults’ Partner Preferences
Notice bibliographique
Résumé
To examine cultural, parental, and personal sources of young adults’ long-term romantic partner preferences, we had undergraduates ( n = 2,071) and their parents ( n = 1,851) in eight countries (Canada, India, Italy, Japan, Mexico, Malaysia, Philippines, the United States) rate or rank qualities they would want in the student’s partner. We introduce and use a method for separating preference patterns into normative patterns (shared across families and generations) and distinctive patterns (that characterized particular families or individuals). We found that youth everywhere wanted partners who aligned with both their own dispositions and their parents’ preferences, and these alignments reflected both culturally normative preferences and preferences distinctive to specific individuals or families. Students also predicted their parents’ responses: Their predictions were reasonably accurate reflections of what a typical parent prefers, but also reflected distinctive assumed agreement (i.e., they overestimated the degree to which their particular parents shared their particular preferences for qualities that diverged from culturally normative ideals). Culturally normative patterns exerted a stronger influence on actual or assumed parent–child agreement and accuracy in relatively collectivistic Southeast Asia (Philippines and Malaysia) than in relatively individualistic English-speaking North America (the United States and Canada). Conversely, preferences for partners who shared one’s distinctive personal dispositions were stronger in Western than Asian countries.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».