MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
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 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 candidatesaucune
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 enseignants0,328
Score d'incertitude au seuil0,872

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Explorer davantage

Même revueNursing PhilosophyMême sujetSexuality, Behavior, and TechnologyTravaux en français237 207