Response to Editorial Comment: “Profiles of Cyberpornography Use and Sexual Well-Being in Adults”
Notice bibliographique
Résumé
We thank the author of the editorial comment for the thoughtful remarks on our study. Research on the effects of pornography is still in its infancy. Despite strong social pressure for rapid closure, we should be cautious before concluding that pornography use is universally harmful or beneficial.1 Our contribution shows that subgroups of pornography users report differential sexual outcomes. Most of our sample was composed of recreational users reporting positive sexual outcomes, including higher sexual satisfaction. High-frequency compulsive use was restricted to 12% of our sample, and another 13% reported low use but significant distress and negative sexual outcomes that cannot be understood within an addiction model.2 An important step to determine treatment priorities for specific subgroups is to move toward empirical typologies of pornography users. To this end, one of the foremost priorities is to replicate our findings in large population-based samples. Further classification analyses also should consider preferences in the content of pornography viewed vs preferred sexual behaviors with a partner, underlying motivations, own- and partner pornography acceptance, and level of interest in sex. Other positive and negative outcomes of specific subgroups, such as intimacy difficulties, sexual self-esteem, sexual arousal or desire with a partner, and perceptions of masculinity and femininity, should be examined. Dyadic research also will help broaden our understanding of the interpersonal context of use.3 For example, the high level of distress observed in the non-compulsive group might be associated with solitary use or hidden from a partner. Further, longitudinal studies should determine how these subgroups evolve over time. In all cases, conducting high-quality scientific studies on this “new” phenomenon is essential.
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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 | 0,008 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,024 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,016 |
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 ».