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Enregistrement W2014105289 · doi:10.3138/cjhs.2592

Why have sex? Reasons for having sex among lesbian, bisexual, queer, and questioning women in romantic relationships

2014· article· en· W2014105289 sur OpenAlexaffvenue
Jessica Wood, Robin R. Milhausen, Nicole Jeffrey

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Human Sexuality · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSexuality, Behavior, and Technology
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyLesbianPleasureRomanceQueerDevelopmental psychologyHeterosexualityPsychosocialSocial psychologyGender studiesHomosexualitySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research has traditionally cited pleasure and reproduction as the primary reasons to engage in sex. However, recent research suggests that there are many psychosocial reasons that women engage in sex and that relational factors such as relationship duration may also influence why women engage in sex. Few studies have examined reasons for sex among sexual minority women, although research has suggested that reasons may be similar to and different from those of heterosexual women. Using the YSEX? survey measure, the current study examined reasons for having sex among 229 lesbian, bisexual, queer and questioning women, aged 18–59 currently in a romantic relationship. The most frequent reasons women reported for engaging in sex were reasons related to pleasure and love/commitment. Contrary to theories of love and attachment, women in the current study did not report significantly different reasons for engaging in sex depending upon the duration of the relationship. Women in earlier stages of their relationship were just as likely to report engaging in sex to feel close to their partner, as were women in later stages of their relationship. In addition, women in later stages of their relationship were just as likely to report engaging in sex out of a physical desire for their partner as were women in earlier stages of their relationship. The strengths and limitations of the study, along with implications of the results are discussed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,562
Score d'incertitude au seuil0,890

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,266 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations32
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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