Are Older Adults Well Sexually? Sexual Well-Being among a Cross-National Sample of Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To analyze sexual well-being (SWB) in older adults’ perspective, to investigate the latent constructs that can work as major determinants in SWB and to examine the potential explanatory mechanisms of a SWB overall model, in an older cross-national sample. Method: Measures were completed, using a variety of appropriate methods, including demographics and interviews. Complete data were available for 163 older adults aged between 65-97 years (M=74.2; SD = 4.743). Data were subjected to content analysis. Representation of the associations and latent constructs were analyzed by a Multiple Correspondence Analysis (MCA). Results: The most prevalent response of the interviewed participants for SWB was “affection and care” (11.0%). A three-dimension model formed by “intimacy and well-being”, “care, eroticism and desire”, and “sexual activity and health” was presented as a best-fit solution for German older adults. SWB for Portuguese older adults were explained by a three-factor model: “intimacy, health and desire”, “affection and well-being” and “sexual activity”. Conclusions: The outcomes presented in this paper emphasized the need to explore the indicators of SWB among older adults and the under-developed potential of a SWB overall model for the older population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».