Notice bibliographique
Résumé
Progress in understanding sexual function and dysfunction requires a continued commitment to research and a hefty dose of patience and creativity. We must balance the simplicity of DSM-like definitions of normal and abnormal arousal, desire, performance, and orgasm, with a bewildering array of exceptions to those definitions that characterize sexual function and dysfunction in real people. All too often our questions are obscured by scientific status quo, constrained by research review committees, and have ethical limitations imposed by institutional review boards or government agencies pressured to enforce “community standards” or that are downright hostile to the concept of “lifestyle” improvement where sexuality is concerned. There is much that we simply cannot do either because of ethical considerations, impracticality, or the lack of sufficient technology. This is most obvious when we ask questions about the neurobiology of sexual behavior. Although we can view human brain activation in sexual circumstances or ask questions about the sexual functioning of individuals with specified brain damage or following drug treatments, it is difficult to study those phenomena experimentally. Most people will not knowingly allow themselves to become sexually dysfunctional by an experimental manipulation, and institutional review boards generally do not look favorably on research that monitors human copulatory behavior firsthand. Yet despite the roadblocks, we have made real progress in the past decade in understanding the neuroanatomical and neurochemical mechanisms of various sexual responses such as erection, ejaculation, solicitation, in understanding how they might go awry, and in the design of pharmacological treatments for certain sexual dysfunctions. We have begun to examine the mechanisms that underlie desire, and how sexual stimulation and reward impact on desire, attractiveness, and mate choice. Progress in these areas could not have been made without the help of animal models.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».