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Enregistrement W2964194992 · doi:10.1080/14681994.2019.1626011

Female sexual desire: what helps, what hinders, and what women want

2019· article· en· W2964194992 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSexual & Relationship Therapy · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAttachment and Relationship Dynamics
Établissements canadiensAdler
Organismes subventionnairesEast China Institute of Technology
Mots-clésPsychologySexual desireGender studiesSocial psychologyHuman sexualitySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,524
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,006
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,319 · 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