A Learning Experience? Enjoyment at Sexual Debut and the Gender Gap in Sexual Desire among Emerging Adults
Notice bibliographique
Résumé
Gender differences in experience of first intercourse are among the largest in sexuality research, with women recalling less pleasure and satisfaction than men. This “enjoyment gap” has not been considered in explanations of gender differences in sexual desire. Yet, reinforcement and incentive learning feature prominently in recent models of women’s sexual desire, and nonhuman animal models demonstrate their impact at sexual debut. We examined whether women’s lower sexual desire is explained by their gender or by gendered experience of enjoyment at sexual debut. Emerging adults (N = 838) provided retrospective accounts of physical (orgasm) and affective (satisfaction) enjoyment at (hetero)sexual debut. We replicated gender differences across behavioral, general, and multidimensional measures of trait sexual desire; however, they were contingent on experience and measurement method. When its cognitive multidimensional properties were appreciated, women’s sexual desire varied with experience of orgasm at sexual debut and diverged from men’s only when orgasm did not occur. Such effects were not observed for satisfaction, nor for men. Nor did effects of a control event – masturbatory debut – extend beyond solitary sexual desire. Findings underscore the importance of orgasm equality, and suggest its absence at sexual debut may play an unacknowledged role in differentiating sexual desire.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».