Paraphilic Interests Versus Behaviors: Factors that Distinguish Individuals Who Act on Paraphilic Interests From Individuals Who Refrain
Notice bibliographique
Résumé
= 3.18), were recruited through Amazon's Mechanical Turk. Participants completed questionnaires about their paraphilic interests and behaviors, as well as potential key factors linked to behavioral engagement (i.e., perceptions of consent, sexual excitation/inhibition, impulsivity, moral disengagement, empathy). Results indicated that higher moral disengagement and impulsivity, lower sexual control (i.e., high sexual excitation, low sexual inhibition), and maladaptive understandings of consent were best able to differentiate individuals who reported highly stigmatized (e.g., hebephilia, pedophilia, coprophilia) or Bondage and Dicipline, Dominance and Submission, Sadism and Masochism(BDSM)/Fetish paraphilic interests and engagement in the paraphilic behaviours associated with these interests relative to individuals who did not report such paraphilic interests or behaviors. Moreover, higher moral disengagement, impulsivity, and maladaptive perceptions of consent were best able to differentiate non-consensual paraphilic interests and behaviours (e.g., voyeurism, exhibitionism) compared to individuals who did not report these paraphilic interests or behaviours. These results provide future directions for the exploration of mechanisms that may contribute to engagement in paraphilic behaviors and may be targets for intervention aimed at preventing engagement in potentially harmful paraphilias.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 tête enseignante, 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 ».