Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective This study examines, for the first time in Canada, the relationship between how different‐sex couples meet and assortative mating on education, race, nativity, and age. Background Extending research on how the likelihood of heterogamy differed between offline and online dating, this study disentangles the implications of institutional and third‐person influences from those of online dating for configuring the patterns of heterogamy and gender asymmetry in assortative mating. Method Data from a 2018 national survey are analyzed using (multinomial) logit models. Results Educational heterogamy and nativity heterogamy are higher, but age heterogamy appears lower, in online than offline dating. Next, specific channels of offline dating—formal institutions, social ties, and other channels—are distinguished and compared with online dating. Online dating tends to entail higher educational and nativity heterogamy (vs. meeting through formal institutions), higher racial and nativity heterogamy but lower age heterogamy (vs. meeting through social ties), and higher educational heterogamy (vs. meeting through other offline channels). Further considering gender asymmetry shows that online dating is associated with higher educational hypergyny (more‐educated man, less‐educated woman) than meeting through other offline channels; higher nativity hypogyny (immigrant man, native‐born woman) than meeting offline (overall, formal institutions, social ties); and lower age hypergyny (older man, younger woman) than meeting offline through social ties. Conclusion The findings help untangle the roles of institutional, social, and digital forces in shaping assortative mating. They illustrate the importance of leveraging theoretically informed comparisons to understand how online and offline dating configures assortative mating and its gender‐asymmetric patterns.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».