Pornography as a Source of Education About Sex and Sexuality Among a Sample of 15–29 Year Old Australians
Notice bibliographique
Résumé
Most young Australians are exposed to online pornography by the age of 16. Little is known of the impact of this on their sexual development and health. In this study we explored how young people use pornography as a source of education and information about sex, and the impact of this on their sexual development and health. 1029 young Australians (15–29 years), recruited via Facebook, completed an online survey in which 10 questions related to pornography. Those who had ever viewed pornography (n=856) were asked the open-ended question ‘How has pornography influenced your life?’. Qualitative responses (n=734) were thematically analysed. Results showed many participants saw pornography as a form of sexual education, by providing a first opportunity to “see genitals” and the “mechanics of sex”. Others used pornography to find “new positions” and “techniques” to practice in real life. Some found this education “helpful” and “liberating”; others noted it created problems in sexual expectations. Exposure to pornography both consciously and subconsciously influenced the development of sexual identities and preferences for many respondents. Viewing pornography had an impact on expectations of sex, pleasure, identity and on body image. For some this occurred as a result of a sexual partner’s expectations; however, for many this was a result of their own exposure. Many had a complex relationship with pornography, simultaneously recognising its utility for learning about sex and its negative impacts on their sexuality and wellbeing. The data illustrate the various ways in which pornography acts as a source of sex education for young people, particularly in the context of inadequate formal sex education.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».