“Damned if you do, damned if you don’t”: Women’s accounts of feigning sexual pleasure
Notice bibliographique
Résumé
Faking orgasm has been identified as a common practice among women and feminist scholars have probed the connections between the socio-cultural meanings associated with faking and heterosex. Expanding on this line of inquiry, feigning sexual pleasure was explored in interviews with 14 women who reported having sex with men. Using a feminist critical discourse analytic approach, we attend to the dilemma that was frequently evoked in women’s accounts. Participants explained that feigning sexual pleasure was done in order to protect their partners’ ego. However, participants also talked about faking orgasm as being problematic in the sense that it was “deceitful” and “dishonest”. These contrasting discursive patterns created a dilemma whereby faking was situated as “necessary” but “dishonest”. As a way of negotiating this dilemma, participants made a distinction between exaggerating sexual pleasure and faking orgasm. We posit that exaggeration can be interpreted as a form of material (during the sexual encounter) and discursive (during accounting of the encounter) disruption of dominant discourses of heterosex such as the orgasmic imperative. Drawing on Annamarie Jagose’s and Hannah Frith’s problematizations of the prevailing tendency to position orgasm as either “authentic” or “fake”, we discuss women’s negotiation of the limited constructions of “real” pleasure.
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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 | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,033 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».