18. Sexual Self-Schemas and Neural Processing of Sexual Information in Women
Notice bibliographique
Résumé
Previous research suggests that humans respond differently to reproductively-relevant information in the environment, including heightened neural responses to sexual versus non-sexual cues. Limited research, however, has examined individual variation in the early neural processing of sexual information. Sexual self-schemas, or one’s views of themselves as a sexual person, provide a stable cognitive framework for processing sexually-relevant information, and may relate to women’s sexual responses. This study seeks to examine how women’s sexual self-schemas relate to the early neural processing of sexual information and their subsequent subjective sexual arousal. Twenty women are being recruited from the Queen’s psychology subject pool and data collection is currently underway. I am assessing women’s neural responses to sexual and non-sexual images (i.e., erect penises versus elbows) using electroencephalography (EEG), and women are reporting their feelings of arousal to the sexual images. Women are also completing a measure of sexual self-schemas. I predict that women who have more positive sexual self-schema scores will have a stronger neural response to sexual stimuli than women with more negative schema scores. In addition, I predict that women with more positive schema scores will self-report higher sexual arousal than women with more negative scores. The findings of this study will improve our understanding of the role of sexual self-schemas and early neural processing in women’s sexual response, thus lending to the development of a comprehensive, empirically-supported model of sexual response that accounts for within-gender variability.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».