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Enregistrement W4319041732 · doi:10.31234/osf.io/fe56h

A Worldwide Test of the Predictive Validity of Ideal Partner Preference-Matching

2023· preprint· en· W4319041732 sur OpenAlexaff
Paul W. Eastwick, Jehan Sparks, Eli J. Finkel, Eva M. Meza, Matúš Adamkovič, Peter Adu, Ting Ai, Aderonke A. Akintola, Laith Al-Shawaf, Denisa Apriliawati, Patrí­cia Arriaga, Benjamin Aubert‐Teillaud, Gabriel Baník, Krystian Barzykowski, Carlota Batres, Katherine J. W. Baucom, Elizabeth Z. Beaulieu, Maciej Behnke, Natalie Butcher, Deborah Yazhini Charles, Jane Minyan Chen, Jeong Eun Cheon, Phakkanun Chittham, Patrycja Chwiłkowska, Chin Wen Cong, Lee Copping, Nadia Saraí Corral-Frías, Vera Ćubela Adorić, Mikaela Dizon, Hongfei Du, Michael Ibukun Ehinmowo, Daniela A. Escribano, Natalia Espinosa, Francisca Expósito, Gilad Feldman, Raquel Meister Ko. Freitag, Martha Frías Armenta, Albina Gallyamova, Omri Gillath, Biljana Gjoneska, Theofilos Gkinopoulos, Franca Grafe, Dmitry Grigoryev, Agata Groyecka-Bernard, Gül Günaydın, Ruby D. Ilustrisimo, Emily A. Impett, Pavol Kačmár, Young-Hoon Kim, Mirosław Kocur, Marta Kowal, Maatangi Krishna, Paul Danielle P. Labor, Jackson G. Lu, Marc Yancy Lucas, Wojciech Małecki, Klára Maliňáková, Sofia Meißner, Zdeněk Meier, Michał Misiak, Amy Muise, Lukáš Novák, O Jiaqing, Asil Ali Özdoğru, Haeyoung Gideon Park, Mariola Paruzel‐Czachura, Zoran Pavlović, Marcell Püski, Gianni Ribeiro, S. Craig Roberts, Jan Philipp Röer, Ivan Ropovik, Robert M. Ross, Ezgi Sakman, Cristina Salvador, Emre Selçuk, Shayna Skakoon‐Sparling, Agnieszka Sorokowska, Piotr Sorokowski, Огнен Спасовски, Sarah C. E. Stanton, Suzanne Stewart, Viren Swami, Barnabás Szászi, Kaito Takashima, Petr Tavel, Julián Tejada, Eric Tu, Jarno Tuominen, David C. Vaidis, Zahir Vally, Leigh Ann Vaughn, Laura Villanueva‐Moya, Dian Wisnuwardhani, Yuki Yamada, Fumiya Yonemitsu, Radka Žídková, Kristýna Živná, Nicholas Alvaro Coles

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEvolutionary Psychology and Human Behavior
Établissements canadiensYork UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of California, DavisJapan Society for the Promotion of ScienceNational Research University Higher School of EconomicsVedecká Grantová Agentúra MŠVVaŠ SR a SAVAgentúra na Podporu Výskumu a VývojaAssociation Nationale de la Recherche et de la TechnologieJohn Templeton FoundationNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésAttractivenessMatching (statistics)PreferencePsychologySocial psychologyIdeal (ethics)Test (biology)Face validityCLARITYPredictive validitySample (material)StatisticsMathematicsDevelopmental psychologyPsychometricsPolitical scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ideal partner preferences (i.e., ratings of the desirability of attributes like attractiveness or intelligence) are the source of numerous foundational findings in the interdisciplinary literature on human mating. Recently, research on the predictive validity of ideal partner preference-matching (i.e., do people positively evaluate partners who match versus mismatch their ideals?) has become mired in several problems. First, articles exhibit discrepant analytic and reporting practices. Second, different findings emerge across laboratories worldwide, perhaps because they sample different relationship contexts and/or populations. This registered report—partnered with the Psychological Science Accelerator—uses a highly powered design (N = 10,358) across 43 countries and 22 languages to estimate preference-matching effect sizes. The most rigorous tests revealed significant preference-matching effects in the whole sample and for partnered and single participants separately. The “corrected pattern metric” that collapses across 35 traits revealed a zero-order effect of β = .19 and an effect of β = .11 when included alongside a normative preference-matching metric. Specific traits in the “level metric” (interaction) tests revealed very small (average β = .04) effects. Effect sizes were similar for partnered participants who reported ideals before entering a relationship, and there was no consistent evidence that individual differences moderated any effects. Comparisons between stated and revealed preferences shed light on gender differences and similarities: For attractiveness, men’s and (especially) women’s stated preferences underestimated revealed preferences (i.e., they thought attractiveness was less important than it actually was). For earning potential, men’s stated preferences underestimated—and women’s stated preferences overestimated—revealed preferences. Implications for the literature on human mating are discussed.

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)0,052
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,205
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 enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,274

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0520,205
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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 Opus0,176
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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