Female sexual desire: what helps, what hinders, and what women want
Notice bibliographique
Résumé
An Enhanced Critical Incident Technique (ECIT) was used to examine what helps, what hinders, and what might help female sexual desire. Nine women in cohabitating, long-term relationships were interviewed to explore their lived experiences of sexual desire. Each participant was asked what sexual desire means to them/how they define it, what helps and hinders their sexual desire, and what they think could help their sexual desire. ECIT analysis of participant responses resulted in the identification of 246 critical incidents, 114 helping incidents, 98 hindering incidents, and 34 wish list items, which fit into a scheme of 12 categories. Findings revealed that women’s sexual desire is a composite construct: there is a vast diversity and multidimensionality in the way sexual desire is defined and experienced. Factors that help/hinder/might help range from intrapersonal and relational factors to logistical, sociocultural, and systemic. The 12 categories can act as a framework for areas of clinical inquiry when treating concerns regarding female sexual desire. The multitude of helping and wish-list factors discovered emphasize the importance of positive-psychology and sex-positive approaches to female sexual desire. Counselling implications include widening the intrapersonal and relational focus to address and include sociocultural, economic, political, and other contextual concerns.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».