Age-heterogamous partnerships: Prevalence and partner differences by marital status and gender composition
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVEWe examine age heterogamy in the United States and its associations with other partnership characteristics following the nationwide legalization of same-sex marriage in 2015. METHODSWe use American Community Survey data for 2017-2021 to examine age gaps in over 3.3 million couples, differentiating by couple gender composition (man-man, manwoman, woman-woman) and marital status (cohabiting, married).We estimate the prevalence of age heterogamy and how it correlates with education, income, and race/ethnicity differences between partners. RESULTSThe prevalence of age heterogamy and its associations with other partner differences vary by couple gender composition and marital status.Man-man couples have higher rates of age heterogamy than man-woman and woman-woman couples; over three in ten manman couples had age gaps of at least eight years between partners, with no difference by marital status.Age heterogamy was less common among married than cohabiting manwoman couples.For most couple types, educational and income differences between partners were more common among age-heterogamous partnerships.The prevalence of interracial/interethnic partnerships was higher among age-heterogamous married manman and man-woman couples but not for woman-woman couples.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».