Notice bibliographique
Résumé
Infidelity can render some of the most significant harm on an intimate relationship by threatening the foundations on which relationships thrive—namely, trust, confidence, and security. Infidelity is broadly defined as any form of in-person or online extradyadic behavior (eg, sexual, romantic, solitary) that violates exclusivity agreements between partners. Most believe that monogamy—the expectation to remain sexually and romantically exclusive—is a central feature of romantic relationships. Despite widely held expectations for monogamy, infidelity is highly prevalent. Data from nationally representative samples from the United States, Norway, Finland, Estonia, and Petersburg indicate that 13.3% to 37.5% of individuals in romantic relationships (often cohabiting/married) report engaging in sexual activity with someone other than their current partners in violation of an agreement to be monogamous.1 Research based on broader definitions of infidelity consistently find much higher prevalence rates.1,2 Moreover, infidelity costs are often extreme in terms of relationship, sexual, and psychological well-being for those who engage in infidelity and their partners, as well as their family and friends, with ramifications extending to education and employment spheres.2,3 Infidelity is one of the primary reasons that couples start therapy, but it is also a key reason that relationships dissolve.2 Because of the high prevalence and corresponding costs, researchers have made many efforts to predict who is at risk of engaging in infidelity to help offset harms to people in relationships and those working with couples in distress.2-4 In this expert opinion, we briefly discuss some key individual, relationship, and contextual predictors of infidelity among couples, although a more detailed account of this research can be found in reviews of the infidelity literature.2,3,5
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».