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Enregistrement W4226015381 · doi:10.1079/tourism.2022.0013

Kink as a Form of Leisure: Kinky Events and the People who Love Them

2022· article· en· W4226015381 sur OpenAlexaboutno aff
Craig Webster, Stanislav Ivanov

Notice bibliographique

RevueTourism Cases · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSexuality, Behavior, and Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMainstreamSociologyIdentity (music)ExcellenceInstitutionSexologyGender studiesAestheticsMedia studiesPsychologyPolitical scienceSocial scienceHuman sexualityArtLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In recent years, there has been a popularization of non-mainstream sexual/cultural practices. The sensation of Fifty Shades of Grey has led to the general public becoming increasingly aware of the kink/BDSM lifestyle. The BDSM/kink/sado-masochist lifestyle has largely thrived under the radar of many in the general public and the subculture/lifestyle has organized and held events for decades. In this article, we discuss the various events of the kink/BDSM subculture/lifestyle and illustrate the importance of the non-play events for those in the lifestyle. The authors have fielded two ground-breaking global surveys that delve into the prevailing social institution of the kink/BDSM lifestyle, The Munch, an event in which no BDSM activities take place. The intention of this research is to show the methods that participants and organizers use in order to protect the identity of those attending non-play BDSM events that take place in the general public. The findings show that those participating in munches, a popular form of non-play events, tend to use their real names, although there is a large minority that do not. The analysis intends to give insight into those who operate below the radar of society and still have a vibrant social scene. VIU logo WLCE logo Information A publication of Vancouver Island University World Leisure Centre of Excellence © Craig Webster and Stanislav Ivanov 2020

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,216
Score d'incertitude au seuil0,996

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,286 · 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.

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

Citations0
Publié2022
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Résumé présentoui

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