Correlates of Tinder Use and Risky Sexual Behaviors in Young Adults
Notice bibliographique
Résumé
Tinder is a frequently used geosocial networking application that allows users to meet sexual partners in their geographical vicinity. Research examining Tinder use and its association with behavioral outcomes is scarce. The objectives of this study were to explore the correlates of Tinder use and risky sexual behaviors in young adults. Participants aged 18-26 were invited to complete an anonymous online questionnaire between January and May 2016. Measures included sociodemographic characteristics, Tinder use, health related behaviors, risky sexual behaviors, and sexual attitudes. Associations among these variables were estimated using multivariate logistic regressions. The final sample consisted of 415 participants (n = 166 Tinder users; n = 249 nonusers). Greater likelihood of using Tinder was associated with a higher level of education (OR = 2.18) and greater reported need for sex (OR = 1.64), while decreased likelihood of using Tinder was associated with a higher level of academic achievement (OR = 0.63), lower sexual permissiveness (OR = 0.58), living with parents or relatives (OR = 0.38), and being in a serious relationship (OR = 0.24). Higher odds of reporting nonconsensual sex (OR = 3.22) and having five or more previous sexual partners (OR = 2.81) were found in Tinder users. Tinder use was not significantly associated with condom use. This study describes significant correlates of using Tinder and highlights a relationship between Tinder use with nonconsensual sex and number of previous sexual partners. These findings have salience for aiding public health interventions to effectively design interventions targeted at reducing risky sexual behaviors online.
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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».