“I’ve been cheated, been mistreated, when will I be loved”: Two decades of infidelity research through an intersectional lens
Notice bibliographique
Résumé
Infidelity is a common experience within romantic relationships and is closely linked with relationship dissolution and well-being. Using an intersectionality theoretical framework, we undertook a systematic review of the infidelity literature in flagship journals associated with the disciplines of the International Association for Relationship Research. Our review includes findings from 162 published empirical articles. We identified several themes within the infidelity literature, including: individual, interpersonal, and contextual predictors; outcomes and reactions; beliefs and attitudes; prevalence; and conceptualization. We also found that the infidelity literature primarily utilizes participants who are White, heterosexual, cisgender individuals who reside in the United States or Canada. Moreover, researchers were limited in information they provided about participants’ identities so in most articles it was difficult to assess many dimensions of identity. Ultimately, these findings limit our ability to apply an intersectional framework. We argue that researchers should extend the research they cite, collect richer demographic data, expand their samples (especially beyond White heterosexual cisgender American college students), and consider the sociohistorical context of their participants (e.g., the particular social circumstances and historical forces which shape individuals’ lived experiences). For example, scholars using an intersectional framework would explain their participants’ relationship experiences through a lens which includes systems of sexism, racism, heterosexism, cissexism, classism, etc., in conjunction with individual and interpersonal factors.
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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 | 0,025 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,010 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».