A two-study validation of a single-item measure of relationship satisfaction: RAS-1
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Research addressing relationship satisfaction is a constantly growing area in the social sciences. The aim of the present investigation was to examine the similarities and differences between the seven-item Relationship Assessment Scale (RAS) and the single-item measure of relationship satisfaction (RAS-1), using proximal and distal constructs as correlates. Two studies using two independent samples were conducted, assessing more proximal constructs, such as love and sex mindset in Study 1 ( N = 380; female = 195) and more distant ones, such as loneliness and problematic pornography use in Study 2 ( N = 703; female = 360). Structural equation modeling revealed that love ( β RAS-1 = .55; p < .01; β RAS = .71; p < .01), sex mindset beliefs ( β RAS-1 = .18; p < .01; β RAS = .13; p < .01) and loneliness ( β RAS-1 = −.35; p < .01; β RAS = −.37; p < .01) had significant positive and negative associations with RAS and RAS-1, respectively; while problematic pornography use did not. These results suggest that RAS-1 may be an equally adequate instrument for measuring relationship satisfaction as the RAS with respect to proximal and distal correlates. Thus, RAS-1 is recommended to be used in large-scale studies when the number of items is limited.
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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 | 0,014 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».