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Enregistrement W4210510522 · doi:10.1080/00224499.2022.2029810

Men’s Feminist Identification and Reported Use of Prescription Erectile Dysfunction Medication

2022· article· en· W4210510522 sur OpenAlexaffabout
Tony Silva, Tina Fetner

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Sex Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSexual function and dysfunction studies
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésErectile dysfunctionMedical prescriptionIdentification (biology)MedicinePsychologyGynecologyPsychiatryClinical psychologyPharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We analyzed data from the 2018 Sex in Canada survey (n = 1,015 cisgender men) to examine the association between feminist identification and reported use of prescription ED medication (EDM) during men’s last sexual encounter. Feminist-identified men were substantially more likely to report EDM use than non-feminist men, even after controlling for alcohol use before sex, erection difficulties, sexual arousal, sexual health, mental health, and physical health. One explanation is that feminist men may use EDM to bolster their masculinity when it is otherwise threatened by their identification as feminist. Another is that non-feminist men may be less likely to use prescription EDM because they view accessing healthcare services as a threat to their masculinity. It is also possible that feminist men are more likely to use EDM because they wish to maintain an erection to better please their partner. Lastly, feminist men may be more honest about EDM use than non-feminist men, even though rates are similar. Regardless of the exact reason, therapists can use these results to tailor sexual health messages to clients based on feminist identification. Future work could employ qualitative methods to understand why feminist men report higher rates of EDM use than non-feminist 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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,556
Score d'incertitude au seuil0,894

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,210
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,196 · 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'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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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