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Enregistrement W4223909509 · doi:10.1177/10946705211063692

Artificial Emotions and Love and Sex Doll Service Workers

2022· article· en· W4223909509 sur OpenAlexaff
Russell W. Belk

Notice bibliographique

RevueJournal of Service Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSexuality, Behavior, and Technology
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConversationEmotional laborService (business)EmpathyPleasureMainstreamNatural (archaeology)PsychologySocial psychologyRomanceSexual desireHuman sexualitySociologyMarketingBusinessGender studiesPolitical scienceCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Realistic looking humanoid love and sex dolls have been available on a somewhat secretive basis for at least three decades. But today the industry has gone mainstream with North American, European, and Asian producers using mass customization and competing on the bases of features, realism, price, and depth of product lines. As a result, realistic life size artificial companions are becoming more affordable to purchase and more feasible to patronize on a service basis. Sexual relations may be without equal when it comes to emotional intimacy. Yet, the increasingly vocal and interactive robotic versions of these dolls, feel nothing. They may nevertheless induce emotions in users that potentially surpass the pleasure of human-human sexual experiences. The most technologically advanced love and sex robots are forecast to sense human emotions and gear their performances of empathy, conversation, and sexual activity accordingly. I offer a model of how this might be done to provide a better service experience. I compare the nature of resulting “artificial emotions” by robots to natural emotions by humans. I explore the ethical issues entailed in offering love and sex robot services with artificial emotions and offer a conclusion and recommendations for service management and for further research.

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)0,002
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,169
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,284 · 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

Citations62
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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