Virtual Reality Could Help Assess Sexual Aversion Disorder
Notice bibliographique
Résumé
Virtual reality (VR) may improve our understanding of sexual dysfunctions’ manifestations, although research in this area remains limited. This study assessed the potential use of a VR Behavior Avoidance Test (VR-BAT) as a tool for examining the clinical features of Sexual Aversion Disorder (SAD): the experience of fear, disgust, and avoidance when facing sexual cues/contexts. A sample of 55 adults (≥ 18y) with (n = 27) and without SAD (n = 28) completed a self-report measure of sexual avoidance. Their anxiety, disgust, electrodermal activity, heart rate, and visual and behavioral avoidance were then examined during two VR-BATs involving sexual or non-sexual stimuli. Mixed repeated measures ANOVAs, t-tests, and correlational analyses were performed. Results showed that individuals in the SAD group reported greater anxiety and disgust compared to their non-SAD counterparts during the sexual stimuli condition. Sexual avoidance scores were largely positively related to anxiety and disgust during the VR sexual condition, and moderately negatively related to the time spent touching the virtual character’s genitals. This study is important given the prevalence of sexual difficulties, such as SAD, and the new research avenues offered by emerging technologies, like VR.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».