Semen Arousal: Its Prevalence, Relationship to HIV Risk Practices, and Predictors among Men Using the Internet to Find Male Partners for Unprotected Sex
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This paper examines the extent to which men who use the Internet to find other men for unprotected sex are aroused by semen. It also looks at the relationship between semen arousal and involvement in HIV risk practices, and the factors associated with higher levels of semen arousal. METHODS: 332 men who used any of 16 websites targeting unprotected sex completed 90-minute telephone interviews. Both quantitative and qualitative data were collected. A random sampling strategy was used. Semen arousal was assessed by four questions asking men how much they were turned on by the way that semen smelled, tasted, looked, and felt. RESULTS: 65.1 % of the men found at least one sensory aspect of semen to be "fairly" or "very" arousing, compared to 10.2% being "not very" or "not at all" aroused by all four sensory aspects of semen. Multivariate analysis revealed that semen arousal was related to greater involvement in HIV risk practices, even when the impact of other salient factors such as demographic characteristics, HIV serostatus, and psychological functioning was taken into account. Five factors were found to underlie greater levels of semen arousal: not being African American, self-identification as a sexual "bottom," being better educated, being HIV-positive, and being more depressed. CONCLUSIONS: Being aroused by the sensory aspects of giving or receiving semen is commonplace amongst men in this high-risk population. Semen arousal was related closely to involvement in risk practices, indicating a need for HIV intervention programs to address this phenomenon in this population.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».