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Enregistrement W3202939908 · doi:10.1111/nup.12370

Assemblages of excess and pleasures: The sociosexual uses of online and chemical technologies among men who have sex with men

2021· article· en· W3202939908 sur OpenAlexafffund
Matthew Numer, Dave Holmes, Chad Hammond, Phillip Joy, Jad Sinno

Notice bibliographique

RevueNursing Philosophy · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSexuality, Behavior, and Technology
Établissements canadiensMount Saint Vincent UniversityUniversity of SaskatchewanUniversity of OttawaDalhousie University
Organismes subventionnairesInstitute of Infection and ImmunityCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésTechnoscienceRecreationPleasureQueerThematic analysisGender studiesNegotiationSociologyMen who have sex with menVariety (cybernetics)PsychologyQualitative researchPolitical scienceSocial scienceMedicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chemicals have penetrated everyday lives of men who have sex with men as never before, along with new online and mobile technologies used to seek pleasures and connections. Poststructuralist (including queer) explorations of these new intensities show how bodies exist in the form of (political) surfaces able to connect with other bodies and with other objects where they may find/create a function (e.g., reproduce or disrupt hegemonies). This federally funded netnographic study explored how a variety of chemicals such as recreational drugs, pharmaceuticals and steroids are contributing to the construction of gay, bisexual and other men having sex with men (GBMSM) communities and their interactions with idealized masculinities in the age of increasing technology. Five major thematic categories emerged from our analysis: (1) assembling bodies and technologies, (2) becoming orgiastic, (3) experiencing stigma, (4) becoming machinic and (5) negotiating practices. Our analysis explores how and why GBMSM pursue excesses of pleasure and connection through the assemblages they make with sexualized drug use, online platforms and other men.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0090,016
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,296 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations6
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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