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Enregistrement W2809391754 · doi:10.1177/2329496518780929

Risk or Release?: Porn Use Trajectories and the Accumulation of Sexual Partners

2018· article· en· W2809391754 sur OpenAlexaff
Kyler R. Rasmussen, Alex Bierman

Notice bibliographique

RevueSocial Currents · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSexuality, Behavior, and Technology
Établissements canadiensUniversity of CalgaryMount Royal University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPornographyConsumption (sociology)PsychologySocial psychologySexual behaviorLongitudinal studyDevelopmental psychologySociologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A central question in the study of pornography consumption is whether consumption influences risky sexual behavior. In this research, we focus on one key aspect of risky sexual behavior, the accumulation of sexual partners. Using longitudinal latent class analysis of a nationally representative sample, we determine distinct trajectories of pornography consumption. We then use hurdle models to relate membership in these trajectories to the initiation of sexual activity and accumulation of sexual partners. Even with controls for likely confounds (such as risk-taking propensity and relationship formation), we find that adolescents with a trajectory of early and regular pornography use are more likely to report the initiation of sexual activity and nearly double the number of sexual partners as those with a low-use trajectory. This research is of sociological interest because pornography consumption is becoming increasingly common well before adulthood, suggesting that recent cohorts of emerging adults may be more likely to engage in risky sexual behavior through the accumulation of multiple sexual partners.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,155
Score d'incertitude au seuil0,382

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,200
Tête enseignante GPT0,470
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations45
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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