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Enregistrement W2132587949 · doi:10.1177/1079063214525645

Paraphilic Interests

2014· article· en· W2132587949 sur OpenAlexafffund
Samantha J. Dawson, Brittany Bannerman, Martin L. Lalumière

Notice bibliographique

RevueSexual Abuse · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSexuality, Behavior, and Technology
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversity of LethbridgeQueen's University
Organismes subventionnairesUniversity of Lethbridge
Mots-clésSexual arousalPsychologyParaphiliaFemininityMasculinityClinical psychologyArousalDevelopmental psychologySexual behaviorSocial psychologyPsychoanalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Little research has been conducted to examine paraphilic sexual interests in nonclinical samples. The little that exists suggests that atypical sexual interests are more common in men than in women, but the reasons for this difference are unknown. In this study, we explored the prevalence of paraphilic interests in a nonclinical sample of men and women. We expected that men would report greater arousal (or less repulsion) toward various paraphilic acts than women. We also examined putative correlates of paraphilias in an attempt to explain the sex difference. In all, 305 men and 710 women completed an online survey assessing sexual experiences, sexual interests, as well as indicators of neurodevelopmental stress, sex drive, mating effort, impulsivity, masculinity/femininity, and socially desirable responding. As expected, significant sex differences were found, with men reporting significantly less repulsion (or more arousal) to the majority of paraphilic acts than women. Using mediation analysis, sex drive was the only correlate to significantly and fully mediate the sex difference in paraphilic interests. In other words, sex drive fully accounted for the sex difference in paraphilic interests. The implications of these findings for understanding the etiology of atypical sexual interests 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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,304 · 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'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

Citations162
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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