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Enregistrement W2291547692 · doi:10.1080/0092623x.2015.1113579

Sexual Excitation/Sexual Inhibition Inventory (SESII-W/M): Adaptation and Validation Within a Portuguese Sample of Men and Women

2015· article· en· W2291547692 sur OpenAlexaff
Cide Filipe Neves, Robin R. Milhausen, Ana Carvalheira

Notice bibliographique

RevueJournal of Sex & Marital Therapy · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSexuality, Behavior, and Technology
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyPortugueseConfirmatory factor analysisInternal consistencyConstruct validitySexual arousalConcurrent validityPsychometricsSample (material)Developmental psychologyClinical psychologySexual behaviorStatisticsStructural equation modelingMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The SESII-W/M is a self-report measure assessing factors that inhibit and enhance sexual arousal in men and women. The goal of this study was to adapt and validate it in a sample of Portuguese men and women. A total of 1,723 heterosexual men and women participated through a web survey, with ages ranging from 18 to 72 years old (M = 36.05, SD = 11.93). The levels of internal consistency were considered satisfactory in the first four factors, but not in Setting and Dyadic Elements of the Sexual Interaction. Confirmatory factor analysis partially supported the six-factor, 30-item model, as factor loadings and squared multiple correlations pointed to problems with items mainly loading on those two factors. General fit indices were lower than the ones estimated by Milhausen, Graham, Sanders, Yarber, and Maitland (2010). Psychometric sensitivity and construct validity were adequate and gender differences were consistent with the original study. The six-factor, 30-item model was retained, but changes to the factors Setting and Dyadic Elements of the Sexual Interaction, and their corresponding items, were recommended in order to strengthen the measure.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations6
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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