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Enregistrement W2112022848 · doi:10.1080/00224490902792624

Narratives of Desire in Mid-Age Women With and Without Arousal Difficulties

2009· article· en· W2112022848 sur OpenAlexaff
Lori A. Brotto, Julia R. Heiman, Deborah L. Tolman

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Sex Research · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSexual function and dysfunction studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSexual desirePsychologyNarrativeArousalSexual arousalRecallDevelopmental psychologyCognitionHuman sexualitySocial psychologyGender studiesCognitive psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is controversy about the nature of women's sexual desire. The aim was to explore narrative descriptions of sexual desire among mid-aged women in hopes of clarifying how women define and experience sexual desire, and how these might differ among women with and without female sexual arousal disorder (FSAD). Mid-aged women without (age: M = 45, n = 12) and with (age: M = 55, n = 10) FSAD took part in in-depth interviews that invited them to share personal stories of sexual desire. Women also completed the Brief Index of Sexual Functioning and the Female Sexual Function Index (FSFI). Women in both groups described sexual desire in genital, non-genital physical, and in cognitive-emotional terms. Although women with FSAD had low ratings of sexual desire on the FSFI, they could recall recent experiences of desire that did not differ from the control group. Women identified a number of triggers of desire including touch, memories, and partner's responses--the latter of which acted as both a trigger and an inhibitor. Women in the control group were more likely to express conflation about the distinction between desire and arousal. Among the different "objects" of women's desire, most women acknowledged emotional connection as most important.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,287 · 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'étudeQualitatif
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

Citations171
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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