MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3124679790

How's Life at Home? New Evidence on Marriage and the Set Point for Happiness

2014· article· en· W3124679790 sur OpenAlexaff
Shawn Grover, John F. Helliwell

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Labor, and Family Dynamics
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaGovernment of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHappinessSet pointSet (abstract data type)Point (geometry)PsychologyDemographic economicsEconomicsSocial psychologyMathematicsComputer scienceEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Subjective well-being research has often found that marriage is positively correlated with well-being. Some have argued that this correlation may be result of happier people being more likely to marry. Others have presented evidence suggesting that the well-being benefits of marriage are short-lasting. Using data from the British Household Panel Survey, we control individual pre-marital well-being levels and find that the married are still more satisfied, suggesting a causal effect, even after full allowance is made for selection effects. Using new data from the United Kingdom's Annual Population Survey, we find that the married have a less deep U-shape in life satisfaction across age groups than do the unmarried, indicating that marriage may help ease the causes of the mid-life dip in life satisfaction and that the benefits of marriage are unlikely to be short-lived. We explore friendship as a mechanism which could help explain a causal relationship between marriage and life satisfaction, and find that well-being effects of marriage are about twice as large for those whose spouse is also their best friend. Finally, we use the Gallup World Poll to show that although the overall well-being effects of marriage appear to vary across cultural contexts, marriage eases the middle-age dip in life evaluations for all regions except Sub-Saharan Africa.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,001

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations3
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSSRN Electronic JournalMême sujetGender, Labor, and Family DynamicsTravaux en français237 207