Sex on the Screen: A Content Analysis of Free Internet Pornography Depicting Mixed-Sex Threesomes from 2012–2020
Notice bibliographique
Résumé
Viewing online pornography is common among US adults, with mixed-sex threesome (MST) videos being one of the top 10 most popular categories of pornography for both men and women. The current content analysis applied sexual script theory to understand the themes present in these mixed-sex threesome videos. Independent coders viewed a total of 50 videos (25 MMF and 25 FFM) at each timepoint (2012, 2015, 2020) and coded for different sexual behaviors and themes in each video. By examining both same-sex (female-female, male-male) and other-sex (female-male) behaviors, as well as themes of aggression and sexual initiation in different videos and across three timepoints, it was determined that other-sex behaviors are more common in MST videos than same-sex behaviors. Same-sex behaviors between two female actors were more common than same-sex behaviors between two male actors. Aggression was a common theme in videos, with male actors being more aggressive on average than female actors. Most of these trends did not change across 8 years, suggesting that the impacts of traditional sexual scripts are pervasive in pornography, even in current online content. Important implications for both researchers and clinical professionals are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».