MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4320022740 · doi:10.3138/cjhs.2022-0008

Is Dating App Use Driving the Number of New Sexual Partners Among Young Adults Who Date? If Not, What Is?

2022· article· en· W4320022740 sur OpenAlexaffvenueabout
Gabrielle McNicoll, Dominic Beaulieu‐Prévost

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Human Sexuality · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSexuality, Behavior, and Technology
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyAssociation (psychology)ImpulsivityDevelopmental psychologyYoung adultSexual relationshipSocial psychologyReproductive healthClinical psychologyDemographyHuman sexualityPopulationGender studiesSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dating apps have the potential to facilitate access to a large pool of potential partners. However, both popular press and sexual health experts suggest that this increased partner accessibility is responsible for recent rises in sexually transmitted infections (STIs) and for encouraging short-term relationships over long-term commitments (e.g., Bloodworth, 2021 ; Sales, 2015 ). While recent studies support the idea that dating app use is associated with a greater number of sexual partners, the process underlying this association is still unclear. The main goal of this study was to test whether the association is better explained as a methodological artifact, a self-selection bias, or an accentuation eff ect. Young Canadian adults (N = 405) completed an online survey. Results suggest that most of the association comes from a methodological artefact and that the rest can be explained by the self-selection hypothesis. Overall, the relational goal motivations of young adults and their level of sexual impulsivity seem to play a more important role in their dating outcomes than the specifi c methods that they use to meet new people.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
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 enseignants0,665
Score d'incertitude au seuil0,673

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,293 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Canadian Journal of Human SexualityMême sujetSexuality, Behavior, and TechnologyTravaux en français237 207