A LONGITUDINAL DYADIC ANALYSIS OF TECHNOLOGY MEDIATED SEXUAL INTERACTIONS IN LONG DISTANCE RELATIONSHIPS
Notice bibliographique
Résumé
Couples in long distance romantic relationships (LDRR) infrequently have in-person sexual interactions with each other, which may have negative consequences for their sexual and relationship satisfaction and ultimately relationship stability. Technology mediated sexual interactions (TMSI) may be one way couples in LDRR achieve sexual satisfaction. The current study dyadically addressed the relationship between the frequency of TMSI, various mediums used for TMSI (video call, voice call, texting, social media), and sexual satisfaction among long-distance couples. Participants were mixed-sex couples (N = 73) in LDRR who completed online questionnaires every two months for six months. Data were analysed using Multilevel Modeling (MLM) and the Actor-Partner Interdependence Model for both contemporaneous and time-lagged analysis. Results indicated that individuals’ frequency of TMSI was positively associated with their own contemporaneous sexual satisfaction and their partner’s subsequent sexual satisfaction. Contemporaneous analysis revealed that women’s frequency of TMSI using texting and social media was positively associated with their own sexual satisfaction while women’s frequency of voice calling for TMSI was positively associated with men’s sexual satisfaction. Results also indicated a significant negative effect of women’s frequency of use of video calling on men’s contemporaneous sexual satisfaction and women’s subsequent sexual satisfaction. Findings suggest that TMSI is associated with sexual satisfaction of couples in LDRR and that certain mediums of TMSI may be more beneficial than others. Individuals and their partners navigating the challenges of a LDRR may find that TMSI fosters sexual satisfaction, a central dimension of relationship quality and stability. Limitations and future directions 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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».