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Enregistrement W2995325622 · doi:10.1080/00224499.2019.1698003

Untangling the Porn Web: Creating an Organizing Framework for Pornography Research Among Couples

2019· review· en· W2995325622 sur OpenAlexaff
Brian J. Willoughby, Nathan D. Leonhardt, Rachel A. Augustus

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Sex Research · 2019
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSexuality, Behavior, and Technology
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScholarshipPornographyContext (archaeology)CategorizationSociologyPsychologyFocus (optics)Social psychologyEpistemologyPolitical sciencePsychoanalysisHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research exploring the correlates, moderators, and potential consequences of viewing pornography for romantic couples has surged in recent years. Research in this area has primarily focused on the question of whether viewing pornography for either partner (or together) is related to enhanced, diminished, or has no effect on relational well-being. However, this narrow scholarly focus and the continued methodological limitations of research in this area have made synthesizing or drawing broad conclusions about pornography use from this scholarship difficult. One specific limitation of this area is the lack of any broad organizational framework that could help scholars categorize existing research while also laying the groundwork for future scholarship. In this paper, we argue for such a framework and suggest that relational pornography scholarship could be organized across five broad dimensions: the nuances of the content viewed, individual background factors, personal views and attitudes, a couple's relational context, and couple processes. We provide a justification for these five areas and then discuss how this framework could help organize and structure the research in this area moving forward.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0140,010
Études des sciences et des technologies0,0030,010
Communication savante0,0090,012
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,468
Tête enseignante GPT0,577
Écart entre enseignants0,108 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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