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Enregistrement W3046771307 · doi:10.1037/adb0000603

Why do people watch pornography? The motivational basis of pornography use.

2020· article· en· W3046771307 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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevuePsychology of Addictive Behaviors · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSexuality, Behavior, and Technology
Établissements canadiensResearch CanadaUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaConcordia UniversityEmberi Eroforrások MinisztériumaState of Connecticut Department of Mental Health and Addiction ServicesNational Center for Responsible Gaming
Mots-clésBoredomPsychologyConfirmatory factor analysisPornographyPleasureStructural equation modelingMeasurement invarianceConstruct validityPsycINFOSocial psychologyDevelopmental psychologyClinical psychologyPsychometrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

₃) yielded strong psychometric properties. Further corroborating the structural validity of the Pornography Use Motivations Scale (PUMS), gender-based measurement invariance was tested, and associations of the frequency of pornography use (FPU), problematic pornography use (PPU), and PUM were examined. Men-compared to women-demonstrated higher scores on all motivations except for sexual curiosity and self-exploration. Based on the results of SEM, we found that sexual pleasure, boredom avoidance, and stress reduction motivations showed positive, weak-to-moderate associations with FPU. Motivations relating to stress reduction, emotional distraction or suppression, boredom avoidance, fantasy, and sexual pleasure had positive, weak-to-moderate associations with PPU. The PUMS is a reliable scale to assess the most common PUM in general populations. (PsycInfo Database Record (c) 2021 APA, all rights reserved).

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,293 · 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