Exploring the role of sex-seeking apps and websites in the social and sexual lives of gay, bisexual and other men who have sex with men: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Background The objective of this study was to explore the relationship between online sex-seeking, community/social attachment and sexual behaviour. METHODS: Respondent-driven sampling was used to recruit 774 sexually active gay and bisexual men in Vancouver, Canada, aged ≥16 years. Multivariable logistic regression compared men who had used online sex-seeking apps/websites in the past 6 months (n=586) with those who did not (n=188). RESULTS: Multivariable results showed that online sex seekers were more likely to be younger [adjusted odds ratio (aOR)=0.95, 95% CI: (0.93-0.96)], college educated [aOR=1.60, 95% CI: (1.07, 2.40)], have more Facebook friends [aOR=1.07, 95% CI: (1.01, 1.13)], spend more social time with other gay men [aOR=1.99, 95% CI: (1.33-2.97)], and were less likely to identify emotionally with the gay community [aOR=0.93, 95% CI: (0.86-1.00)]. Further, they had displayed high sensation-seeking behaviour [aOR=1.08, 95% CI: (1.03-1.13)], were more likely to engage in serodiscordant/unknown condomless anal sex [aOR=2.34, 95% CI: (1.50-3.66)], use strategic positioning [aOR=1.72, 95% CI: (1.08-2.74)], ask their partner's HIV-status prior to sex [aOR=2.06, 95% CI: (1.27-3.37)], and have ever been tested for HIV [aOR=4.11, 95% CI: (2.04-8.29)]. CONCLUSION: These findings highlight the online and offline social behaviour exhibited by gay and bisexual men, pressing the need for pro-social interventions to promote safe-sex norms online. We conclude that both Internet and community-based prevention will help reach app/web users.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».