Global Perspective on Marital Satisfaction
Notice bibliographique
Résumé
Across the world, millions of couples get married each year. One of the strongest predictors of whether partners will remain in their relationship is their reported satisfaction. Marital satisfaction is commonly found to be a key predictor of both individual and relational well-being. Despite its importance in predicting relationship longevity, there are relatively few empirical research studies examining predictors of marital satisfaction outside of a Western context. To address this gap in the literature and complete the existing knowledge about global predictors of marital satisfaction, we used an open-access database of self-reported assessments of self-reported marital satisfaction with data from 7178 participants representing 33 different countries. The results showed that sex, age, religiosity, economic status, education, and cultural values were related, to various extents, to marital satisfaction across cultures. However, marriage duration, number of children, and gross domestic product (GDP) were not found to be predictors of marital satisfaction for countries represented in this sample. While 96% of the variance of marital satisfaction was attributed to individual factors, only 4% was associated with countries. Together, the results show that individual differences have a larger influence on marital satisfaction compared to the country of origin. Findings are discussed in terms of the advantages of conducting studies on large cross-cultural samples.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».