What Exactly Is an Unusual Sexual Fantasy?
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Although several theories and treatment plans use unusual sexual fantasies (SF) as a way to identify deviancy, they seldom describe how the fantasies referred to were determined to be unusual. AIM: The main goal of this study was to determine which SF are rare, unusual, common, or typical from a statistical point of view among a relatively large sample of adults recruited from the general population. A secondary goal was to provide a statistical comparison of the nature and intensity of sexual fantasies for men and women. This study also aims at demonstrating with both quantitative and qualitative analyses that certain fantasies often considered to be unusual are common. METHODS: An Internet survey was conducted with 1,516 adults (799 ♀; 717 ♂) who ranked 55 different SF and wrote their own favorite SF. Each SF was rated as statistically rare (2.3% or less), unusual (15.9% or less), common (more than 50%), or typical (more than 84.1% of the sample). MAIN OUTCOME MEASURES: An extended version of the Wilson's Sex Fantasy Questionnaire with an open question. RESULTS: Only two sexual fantasies were found to be rare for women or men, while nine others were unusual. Thirty sexual fantasies were common for one or both genders, and only five were typical. These results were confirmed with qualitative analyses. Submission and domination themes were not only common for both men and women, but they were also significantly related to each other. Moreover, the presence of a single submissive fantasy was a significant predictor of overall scores for all SF in both genders. CONCLUSION: Care should be taken before labeling an SF as unusual, let alone deviant. It suggested that the focus should be on the effect of a sexual fantasy rather than its content.
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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 | 0,009 |
| 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 | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».