Using the Dual Control Model to Investigate the Relationship Between Mood, Genital, and Self-Reported Sexual Arousal in Men and Women
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Recent findings suggest that there is considerable interindividual variability in how mood affects sexual arousal and that the dual control model may be helpful in explaining this variation. The current research investigated whether mood interacted with sexual excitation and inhibition proneness to predict subjective and genital arousal. In this study, 33 participants (18 men; 15 women), ages 18 to 45, attended three laboratory sessions where they completed questionnaires assessing preexisting mood and propensity for sexual excitation and inhibition, then watched a series of neutral and sexually explicit films. Subjective sexual arousal was continuously indicated during each film, while genital temperature was measured using thermographic imaging. Sexual excitation and inhibition interacted with various mood scores to significantly predict both subjective and genital arousal in men and women. Several gender differences were found. For example, vigor scores interacted with sexual excitation proneness to significantly predict genital but not subjective arousal in women, while the same interaction significantly predicted subjective but not genital arousal in men. The findings supported the hypothesis that the dual control model is an important framework in understanding how mood influences both subjective and genital sexual arousal.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle