Intersections between Sexual Identity, Sexual Attraction, and Sexual Behavior among a Nationally Representative Sample of American Men and Women
Notice bibliographique
Résumé
Social scientists struggle in how to best operationalize and measure sexual orientation. Depending on the survey, researchers can use self-reports of lesbian, gay, or bisexual (LGB) identity, same-sex partner cohabitation, same-sex sexual attraction, or same-sex sexual behavior. All measures come with their own limitations. To illuminate differences in these measures, this study examines the intersections between self-reported sexual identity, attraction, and behavior among a nationally representative sample of U.S. men and women aged 15-45. I explore how and when the three measures align, examine the determinants of self-identifying as gay or bisexual based on sexual behavior and attraction, and assess gender differences in the patterns. I find that about 20% of women and 10% of men aged 15-45 would comprise the LGB community if it were defined to include those who report at least one of the following: gay or bisexual identity, any same-sex attraction, or same-sex sex in the last year. This is much higher than the 6.4% of women and 3.6% of men aged 15-45 who self-identify as LGB. I conclude with recommendations that can aid in measurement of the LGB population, and discuss implications for using certain measures over others when conducting research on the LGB community.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».