The role of orgasm in the development and shaping of partner preferences
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The effect of orgasm on the development and shaping of partner preferences may involve a catalysis of the neurochemical mechanisms of bonding. Therefore, understanding such process is relevant for neuroscience and psychology. METHODS: A systematic review was carried out using the terms Orgasm, Sexual Reward, Partner Preference, Pair Bonding, Brain, Learning, Sex, Copulation. RESULTS: In humans, concentrations of arousing neurotransmitters and potential bonding neurotransmitters increase during orgasm in the cerebrospinal fluid and the bloodstream. Similarly, studies in animals indicate that those neurotransmitters (noradrenaline, oxytocin, prolactin) and others (e.g. dopamine, opioids, serotonin) modulate the appetitive and consummatory phases of sexual behavior and reward. This suggests a link between the experience of orgasm/sexual reward and the neurochemical mechanisms of pair bonding. Orgasm/reward functions as an unconditioned stimulus (UCS). Some areas in the nervous system function as UCS-detection centers, which become activated during orgasm. Partner-related cues function as conditioned stimuli (CS) and are processed in CS-detector centers. CONCLUSIONS: Throughout the article, we discuss how UCS- and CS-detection centers must interact to facilitate memory consolidation and produce recognition and motivation during future social encounters.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».