MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4280547169 · doi:10.1080/00224499.2022.2068180

“Chasing Tail”: Testing the Relative Strength of Sexual Interest and Social Interaction as Predictors of Furry Identity

2022· article· en· W4280547169 sur OpenAlexaff
Thomas R. Brooks, Tara N. Bennett, Ashley Myhre, Courtney N. Plante, Stephen Reysen, Sharon E. Roberts, Kathleen C. Gerbasi

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Sex Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Feminism, and Media
Établissements canadiensUniversity of WaterlooBishop's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFandomSocial psychologyPsychologyIdentity (music)Test (biology)Sexual identityIdentification (biology)Social identity theorySexual behaviorSexual orientationGender studiesSociologyHuman sexualitySocial groupMedia studies

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Furries can be described as a mediacentric fandom, similar to other fandoms, which organizes around an interest in anthropomorphic art. Past research has also aimed to highlight and understand the sexual motivations of furries, leading to questions regarding the relative strength of fandom and sexual motivations for joining and maintaining membership within the group. The goal of the present study was to test the relative contributions sex- and fandom-related motivations (e.g., social belonging) have in determining furry identity to provide better conceptualizations of this unique community for future research and education. In a sample of furries (n = 1,113), participants reported sexual attraction to facets of their interest and were found to be sexually motivated to engage in specific fan behaviors. However, a series of follow-up analyses revealed that non-sexual motivations were not only stronger in magnitude than sexual motivation was, but were also much more strongly correlated with furry identification.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,259
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,195 · 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

Citations14
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Journal of Sex ResearchMême sujetGender, Feminism, and MediaTravaux en français237 207