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Enregistrement W2002349087 · doi:10.1080/00224490902747727

Erotic Target Location Errors: An Underappreciated Paraphilic Dimension

2009· review· en· W2002349087 sur OpenAlexaff
Anne A. Lawrence

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Sex Research · 2009
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSexuality, Behavior, and Technology
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransvestismFetishismPsychologyDimension (graph theory)Psychoanalytic theorySex therapyValue (mathematics)PsychoanalysisParaphiliaSocial psychologySexual behaviorSociologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Based on studies of heterosexual male fetishists, transvestites, and transsexuals, Blanchard (1991) proposed the existence of a hitherto unrecognized paraphilic dimension, erotic target location errors (ETLEs), involving the erroneous location of erotic targets in the environment. ETLEs can involve preferential attention to a peripheral or inessential part of an erotic target, manifesting as fetishism, or mislocation of an erotic target in one's own body, manifesting as the desire to impersonate or become a facsimile of the erotic target (e.g., transvestism or transsexualism). Despite its potential clinical and heuristic value, the concept that ETLEs define a paraphilic dimension is underappreciated. This review summarizes the studies leading to the concept of ETLEs and describes how ETLEs are believed to manifest in men whose preferred erotic targets are women, children, men, amputees, plush animals, and real animals. This review also describes ETLEs in women; discusses possible etiologies of ETLEs; considers the implications of the ETLE concept for psychoanalytic theories of transvestism and male-to-female transsexualism, as well as for the forthcoming revision of the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, Fifth Edition; suggests reasons why the concept of ETLEs has been underappreciated; and describes what might result if the concept were more widely appreciated.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,012
Communication savante0,0040,007
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
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 Opus0,301
Tête enseignante GPT0,520
Écart entre enseignants0,219 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations50
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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