Relocation and Romantic Relationships - Cross-sectional, 2018-2019
Notice bibliographique
Résumé
We obtained a sample of 438 individuals, which includes 70 couples (i.e., 70 participants (16%) are partners of our primary participants). The sample consists of 208 participants who initiated the couples’ relocation to a different city, state/province, or country (i.e., relocaters), and 230 participants who accommodated their partner’s initiation to move (i.e., trailers). Participants were recruited on the online research platform Prolific and filled out a ~45 minutes survey for which they were paid $10CAD (or another currency’s equivalent) and a bonus of $2CAD if their partner participated as well. Participants were eligible when they spoke English, were over the age of 18, were currently in a romantic relationship, currently lived together with their romantic partner, and importantly, when they had relocated with their partner in the past year, which was primarily for one of the partners (e.g., to support their career opportunities). Participants ranged in age from 20 to 69 (M = 32.3, SD = 7.6), 56.4% identified as women, 43.2% as men, and 0.5% as non-binary. The majority identified as heterosexual (89.3%), with others identifying as bisexual (7.5%), lesbian (1.1%), gay (0.9%), or “other” (e.g., queer or asexual; 1.1%). Most participants identified as White (North American/European, 75.1%) and others as bi- or multi-ethnic (e.g., White/Black, 6.2%), Latin American (6.2%), South Asian (4.6%), East Asian (3%), Black (2.1%), Native American/First Nations (0.7%), or “other” (e.g., Middle Eastern, Jewish, 2.3%). All participants were living together with their partner and were in their current relationship for 8.56 (SD = 5.21) years on average. Most participants were married (95.7%), and some were dating (2.3%) or indicated “other” (e.g., engaged or in a registered partnership, 2.1%). Half of the participants had children (50.2%), with most of these having one (24.2%) or two (17.1%) children. This project was approved by the University of Toronto Mississauga research ethics board on July 20, 2018 (#36046).
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 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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,004 |
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 ».