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Enregistrement W2919928506 · doi:10.7202/1055888ar

Qui sont les jeunes adultes adoptant des conduites sursexualisées? Profil sociodémographique et difficultés sexuelles

2019· article· fr· W2919928506 sur OpenAlexaffvenue
Audrey Brassard, Élise Lachapelle, Mélanie Bourassa, Catherine de Pierrepont

Notice bibliographique

RevueService social · 2019
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueLGBTQ Health, Identity, and Policy
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plusieurs chercheurs s’inquiètent de la sexualisation de l’espace public et de ses répercussions potentielles sur les adolescents et les adultes. Or, peu d’études documentent la sursexualisation des jeunes adultes, soit l’intégration des messages sexuels par l’adoption de conduites de surinvestissement de l’apparence, d’objectification, de séduction, d’un discours sexualisé, d’une sexualité axée sur la performance et d’un faible sens intime accordé à la sexualité (Brassard et al., 2016). Cette étude explore les caractéristiques sociodémographiques et les difficultés sexuelles des jeunes adultes adoptant des conduites sursexualisées. Les résultats de l’étude en ligne menée auprès de 1275 adultes de 18 à 30 ans montrent que les conduites sursexualisées varient selon le genre, l’âge, le statut conjugal, le genre du partenaire, la scolarité et l’expérience d’agression sexuelle dans l’enfance. Des liens nuancés émergent entre les conduites de sursexualisation et les difficultés sexuelles.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,327 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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