MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4321601252 · doi:10.3390/ijerph20053904

Love and Infidelity: Causes and Consequences

2023· review· en· W4321601252 sur OpenAlexaff
Ami Rokach, Sybil H. Chan

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2023
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEvolutionary Psychology and Human Behavior
Établissements canadiensWestern UniversityYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPleasurePsychologyNarrativeSocial psychologyDemiseRomancePhenomenonCategorizationInterpersonal relationshipPsychoanalysisPsychotherapistEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This is a narrative review addressing the topic of romantic infidelity, its causes and its consequences. Love is commonly a source of much pleasure and fulfillment. However, as this review points out, it can also cause stress, heartache and may even be traumatic in some circumstances. Infidelity, which is relatively common in Western culture, can damage a loving, romantic relationship to the point of its demise. However, by highlighting this phenomenon, its causes and its consequences, we hope to provide useful insight for both researchers and clinicians who may be assisting couples facing these issues. We begin by defining infidelity and illustrating the various ways in which one may become unfaithful to their partner. We explore the personal and relational factors that enhance an individual's tendency to betray their partner, the various reactions related to a discovered affair and the challenges related to the nosological categorization of infidelity-based trauma, and conclude by reviewing the effects of COVID-19 on unfaithful behavior, as well as clinical implications related to infidelity-based treatment. Ultimately, we hope to provide a road map, for academicians and clinicians alike, of what some couples may experience in their relationships and how can they be helped.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,388
Tête enseignante GPT0,549
Écart entre enseignants0,161 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations59
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Environmental Research and Public HealthMême sujetEvolutionary Psychology and Human BehaviorTravaux en français237 207