Examining the Psychometric Properties of the Sexual Excitation/Sexual Inhibition Inventory for Women (SESII-W) in a Sample of Lesbian and Bisexual Women
Notice bibliographique
Résumé
The Sexual Excitation/Sexual Inhibition Inventory for Women (SESII-W) assesses propensities for sexual excitation (SE) and inhibition (SI). Previous research utilizing the SESII-W included samples comprised exclusively or almost entirely of heterosexual women. The purpose of this study was to examine the psychometric properties of the SESII-W and assess its relation to aspects of sexual function within a sample of lesbian and bisexual women. The sample included 974 self-identified bisexual (n = 733) or lesbian/homosexual (n = 241) women who completed an online survey including items assessing women's sexual behaviors, feelings, and functioning, sociodemographics, and the SESII-W. The sample was split; exploratory factor analyses were conducted on the first half, yielding eight lower-order factors with two higher-order factors. Confirmatory factor analysis was conducted on the second half and suggested reasonable model fit. SI was positively correlated with sexual problems and negatively correlated with sexual pleasure; the correlations were significant but small. Hierarchical regression analyses were conducted to examine the relationships between SESII-W scores and sexual problems/sexual pleasure, controlling for age, relationship duration, and relationship status. Four lower-order factors predicted reports of sexual problems. Findings indicated the SESII-W has similar psychometric properties among sexual minority women as it does among heterosexual women.
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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 | 0,007 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».