The roles of truth, projection, and directional bias in predicting individuals’ perceptions of partners’ satisfaction with individuals’ bodies and implications for sexual satisfaction
Notice bibliographique
Résumé
Individuals who perceive that their partner is satisfied with individuals’ bodies are more sexually satisfied than those who perceive that their partner is dissatisfied. Using the truth and bias model of judgment, we investigated whether perceptions were based on (a) truth (partners’ actual satisfaction with individuals’ bodies), (b) projection (individuals’ own body satisfaction), and (c) directional bias (unmeasured sources of bias that influence perceptions; e.g., sociocultural ideals). We hypothesized that truth and projection would independently contribute to individuals’ perceptions of partners’ satisfaction with individuals’ bodies and that individuals would underestimate partners’ satisfaction with individuals’ bodies (negative directional bias). We also hypothesized that individuals’ perceptions of partners’ satisfaction would positively predict both partners’ sexual satisfaction. We investigated these hypotheses in a one-year longitudinal study of 123 mixed-sex cohabiting couples. Individuals’ perceptions of partners’ satisfaction with individuals’ bodies were predicted by truth and projection, which suggests that individuals accurately track and incorporate partners’ satisfaction with individuals’ bodies into their perceptions, but also that individuals project their satisfaction with their body onto partners. Contrary to our expectations, individuals overestimated partners’ satisfaction with individuals’ bodies (positive directional bias). Partially supporting our hypotheses, individuals’ perceptions of partners’ satisfaction with individuals’ bodies positively predicted individuals’ but not partners’ sexual satisfaction over one year. These results suggest that truth and projection independently contribute to perceptions of partners’ satisfaction with individuals’ bodies and that positive perceptions may contribute to individuals’ sexual satisfaction.
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 | 0,003 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».