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Enregistrement W4402321737 · doi:10.1111/pere.12570

Self‐concept clarity and the evaluation and selection of incompatible dating partners

2024· article· en· W4402321737 sur OpenAlexafffund
Katya F. Kredl, Dita Kubin, John E. Lydon

Notice bibliographique

RevuePersonal Relationships · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAttachment and Relationship Dynamics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésCLARITYPsychologySelection (genetic algorithm)Social psychologyComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Romantic compatibility is theorized to play a crucial role in the success and stability of romantic relationships, although evidence to date has been somewhat indirect. Previous experimental findings suggest that those lower, relative to higher, in self‐concept clarity find it more challenging to evaluate similarity (i.e., a contributor to compatibility) in prospective romantic partners. The current research extends these findings by directly examining self‐concept clarity and romantic partner (in)compatibility in real‐world experiences. Across two retrospective studies (N = 340), we found that those lower, relative to higher, in self‐concept clarity dated incompatible others more frequently, experienced greater difficulty judging compatibility, and were less decisive in their dating decisions. They also experienced greater dating‐related negative affect but did not report lower satisfaction in past dating. Exploratory mediation analyses further suggest that such individuals experienced greater dating‐related negative affect through dating incompatible others more often. Specifically, they were more likely to date incompatible others if they found it harder to judge compatibility and were less decisive in dating. These results suggest that individuals with a confused personal identity (i.e., low in self‐concept clarity) may find it more challenging to evaluate potential dating partners, leading them to rule out incompatible ones less often.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,084
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,357 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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