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Enregistrement W2588614039 · doi:10.1177/0886260517691523

The Influence of Fantasy Proneness, Dissociation, and Vividness of Mental Imagery on Male’s Aggressive Sexual Fantasies

2017· article· en· W2588614039 sur OpenAlexaff
Ross M. Bartels, Leigh Harkins, Anthony R. Beech

Notice bibliographique

RevueJournal of Interpersonal Violence · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSexuality, Behavior, and Technology
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyFantasySexual abuseDissociation (chemistry)Developmental psychologyStructural equation modelingClinical psychologyPoison controlHuman factors and ergonomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many researchers have studied the prevalence and content of men's aggressive sexual fantasies, including their link with rape-supportive cognition. However, little to no research has examined the link between imaginal ability and the use of such fantasies. Based on existing research and theory, we propose that men who hold hostile beliefs toward women will use aggressive sexual fantasies more often if they possess a greater ability to engage in a "rich fantasy life." Operationally, we argue this involves (a) a proneness to fantasize in general, (b) an ability to vividly envision mental imagery, and (c) frequent experiences of dissociation. To test this, the present study hypothesized that a latent variable termed "rich fantasy life," via "hostile beliefs about women," influences the use of "aggressive sexual fantasies." A sample of 159 community males was recruited. Each participant completed a measure of fantasy proneness, dissociation, and vividness of mental imagery, along with two measures that assess hostile beliefs about women. Assessing how often the participants fantasized about rape-related and sadistic themes provided a measure of aggressive sexual fantasies. Structural equation modeling (along with bootstrapping procedures) indicated that the data had a very good fit with the hypothesized model. The results offer an important contribution to our understanding of aggressive sexual fantasies, which may have implications for clinical assessment and treatment. The limitations of the study are discussed, along with suggestions for future research.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,427

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,322 · 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 tête enseignante, 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

Citations14
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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