Not all fakes are created equal: examining the relationships between men's motives for pretending orgasm and levels of sexual desire, and relationship and sexual satisfaction
Notice bibliographique
Résumé
Limited research on feigning orgasm, particularly among men, exists, and even less investigates motivations for doing so. Further, whether feigning orgasm, and motivations for feigning orgasm, is associated with sexual and relationship satisfaction and sexual desire is unknown. Thus, the purpose of the current study was to examine these relationships in a sample of 230 men (18–29 years old) having pretended orgasm with their current relationship partner at least once. Participants were recruited on Amazon Mechanical Turk. On average, participants reported feigning orgasm in approximately one-fourth of sexual encounters in their current sexual relationship, most commonly during vaginal sex. Feigning orgasm for reasons related to a poor sexual experience or to poor partner choice was the strongest predictor; associated with lower levels of desire and sexual and relationship satisfaction. Feigning orgasm to support a partner's emotional well-being was associated with higher levels of desire. Feigning orgasm because one was intoxicated, having undesired sex, or out of a desire to improve the quality of the sexual encounter was associated with higher levels of sexual satisfaction (though these variables accounted for little variance). This research indicates men do feign orgasm, and motivations for doing so are associated with sexual and relational outcomes.
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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 | 0,003 | 0,017 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».