Dimensions of sexual experiences reflected through adjective selection: findings from a US nationally representative survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A growing body of research focuses on the quality of sexual experiences, such as the importance of sexual pleasure, comfort, and intimacy for overall health. Building upon this work, this study aims to develop a deeper understanding of the dimensions of sexual experiences using data from 2897 adult participants from the 2018 National Survey of Sexual Health and Behavior (NSSHB; 1314 men, 1583 women). METHODS: We conducted an exploratory factor analysis (EFA) to examine the extent to which 20 adjectives describing adults' most recent sexual experience (e.g. boring, playful, romantic, etc.) formed a coherent factor or several factors. Next, we explored how different scores on each factor were associated with sexual outcomes for women and men. RESULTS: Our EFA generated two explanatory factors that mapped onto two underlying components: sexual pleasure and sexual danger. These two factors were correlated with sexual health outcomes including sexual wantedness, orgasm, self-rated sexual health, meaningfulness of sex and pain during sex. CONCLUSIONS: We found that the innovative list of adjectives used in the 2018 NSSHB provided important and reliable insight into latent dimensions of sex. Specifically, we found that the pleasure dimension was important for both genders, and especially for women, in experiences where the sex was wanted, orgasmic, meaningful, healthy, and without pain. Implications for sexual experiences and suggestions for future research are discussed.
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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 | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».