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Enregistrement W3166128194 · doi:10.1177/10693971211021816

Reasons of Singles for Being Single: Evidence from Brazil, China, Czech Republic, Greece, Hungary, India, Japan and the UK

2021· article· en· W3166128194 sur OpenAlexaff
Menelaos Apostolou, Béla Birkás, Caio Santos Alves da Silva, Gianluca Esposito, Rafael Ming Chi Santos Hsu, Peter K. Jonason, Konstantinos Karamanidis, O Jiaqing, Yohsuke Ohtsubo, Ádám Putz, Daniel Sznycer, Andrew G. Thomas, Jaroslava Varella Valentová, Marco Antônio Corrêa Varella, Karel Kleisner, Jaroslav Flegr, Yan Wang

Notice bibliographique

RevueCross-Cultural Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEvolutionary Psychology and Human Behavior
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlirtingCzechChinaDemographyPsychologyGeographyDemographic economicsPolitical scienceSocial psychologySociologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The current research aimed to examine the reasons people are single, that is, not in an intimate relationship, across eight different countries—Brazil, China, Czech Republic, Greece, Hungary, India, Japan, and the UK. We asked a large cross-cultural sample of single participants ( N = 6,822) to rate 92 different possible reasons for being single. These reasons were classified into 12 factors, including one’s perceived inability to find the right partner, the perception that one is not good at flirting, and the desire to focus on one’s career. Significant sex and age effects were found for most factors. The extracted factors were further classified into three separate domains: Perceived poor capacity to attract mates, desiring the freedom of choice, and currently being in between relationships. The domain structure, the relative importance of each factor and domain, as well as sex and age effects were relatively consistent across countries. There were also important differences however, including the differing effect sizes of sex and age effects between countries.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,341
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,136
Tête enseignante GPT0,478
Écart entre enseignants0,342 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations19
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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