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Enregistrement W4387909966 · doi:10.3138/cjhs.2022-0052

Influences on sexting in an intimate relationship: Motivations, risks, communication, personality traits, and relationship variables

2023· article· en· W4387909966 sur OpenAlexaffvenue
Tasha Falconer, Terry P. Humphreys, Fergal O’Hagan, Jessica Johnson

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Human Sexuality · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Feminism, and Media
Établissements canadiensTrent UniversityUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyCasualSocial psychologyGratificationBig Five personality traitsSensation seekingPersonalityDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

People in intimate relationships sext more than those in casual relationships or those who are single. Past research indicates a differential pattern in sexting behaviour based on relationship status, so a closer look at how sexting might serve the sexual and relationship needs of those in intimate relationships is warranted. In this study, we used quantitative and qualitative methods to investigate several factors that influence sexting behaviour within intimate relationships. Participants ( N = 771; 76% women, 23% men, 0.5% non-binary) completed an online questionnaire about personality traits, satisfaction, communication, trust, commitment, motivations, and risks that included open-text space to elaborate responses. This study used incentive motivational theory as a guide. Results suggest that for those in committed relationships, sexting is a way to have intimate connection that is mediated by technology. Participants were motivated to sext for several reasons, but most commonly for sexual gratification. Participants did not perceive there to be any risks to sexting with their partner. Sexting was found to be positively related to relationship and sexual satisfaction, commitment, erotophilia, and sexual sensation seeking. The therapeutic implications of these results are discussed.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,580
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
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 Opus0,218
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,187 · 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.

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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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