Putting the Dyad into the Sexual Response Discussion: A Latent Class Analysis Using Ratings of Self and Partner
Notice bibliographique
Résumé
In this study we explored the sexual response process in couple relationships. With a U.S. sample of 383 mixed-sex couples we found seven different classes of couple sexual response using Dyadic Latent Class Growth Analysis for ratings of self and partner about their most recent sexual experience. These classes ranged from synchronous High Arousal (31.6%) and Medium Arousal (27.7%) groups, to a few classes where one partner had a quick arousal process and the other partner had very low levels of arousal. Couples in these classes were differentiated on their levels of accuracy in understanding what their partner was experiencing, as one class had couples where men experienced higher arousal than women in the first part of the experience, but the male partner was aware of the discrepancy (Equifinality, 6.8%, i.e. couples start at different levels of arousal but end up at the same place), and another where men experienced higher arousal than women throughout the experience, but men inaccurately thought their partner also experienced higher arousal (Inaccurate Split, 7.3%). The seven classes had significantly different values on variables measuring the quality of the specific sexual experience. These classes also significantly differed on a variety of measures assessing the overall sexual relationship and the relationship as a whole. These findings counter the argument that the sexual response cycle is uniform for most couples.
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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 | 0,007 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».