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Enregistrement W4293175794 · doi:10.1080/00224499.2022.2112647

Gayzing Women’s Bodies: Criticisms of Labia Depend on the Gender and Sexual Orientation of Perceivers

2022· article· en· W4293175794 sur OpenAlexaff
Flora Oswald, Cory L. Pedersen, Jes L. Matsick

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Sex Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFemale Genital Mutilation/Cutting Issues
Établissements canadiensKwantlen Polytechnic University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLabiaLesbianPsychologySexual orientationSocial psychologyPerceptionDevelopmental psychologyDisgustClinical psychologyMedicineAnger

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The heterosexual male gaze is often credited with producing bodily anxieties among women, yet empirical and popular cultural evidence suggest gay men have especially negative views toward women’s bodies, particularly women’s genitalia. Across two studies (N = 6,129; Mage = 27.58; 2,047 women, 4,082 men) we conducted secondary analyses of existing datasets to test the hypotheses that gay men would evaluate labia more negatively than heterosexual men, and that lesbian women would evaluate labia more positively than heterosexual women. We conducted fixed-effects mini meta-analyses to estimate summary effect sizes for perceptions of normalcy and fit with societal ideals; we additionally assessed an outcome of disgust in Study 2. We found support for our hypotheses: For normalcy and societal ideal, we found small summary effects such that gay men evaluated labia more negatively than heterosexual men, and medium summary effects such that lesbian women evaluated labia more positively than heterosexual women. Gay men also rated labia as more disgusting than any other demographic group, and lesbian women rated the stimuli as less disgusting than heterosexual women, supporting our hypotheses. The current findings suggest a pressing need to acknowledge and incorporate gay men’s perceptions of women’s bodies into literatures on misogyny, objectification, and body image more generally.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,303
Score d'incertitude au seuil0,473

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,146
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,255 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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