Hypersexuality in Kayakers: Roles of Sport, Gender, and Perceived Stress
Notice bibliographique
Résumé
Sports participation is associated with heightened sexual behavior, while its determinants are unclear. We examined hypersexuality in 104 kayakers and 77 mixed exercisers, considering the roles of gender, exercise volume, and perceived stress. Participants, 89 men and 92 women (Mage = 26.1 ± 8.1 years) completed the Hypersexual Behavior Inventory, Perceived Stress Scale, and demographic questions online. Path analyses tested the relationships between perceived stress and exercise volume, considering gender and sports form-related differences. Women reported more stress than men (p < .001, Cohen’s d = .70). Men reported higher hypersexuality than women (p < .001, d = .96). Kayakers reported higher training volumes (p < .001, d = .97) and hypersexuality than mixed exercisers (p = .003, d = .46). Perceived stress was positively and moderately associated with hypersexuality, while exercise volume was positively but weakly related to hypersexuality only among men. Exercise volume was unrelated to hypersexuality in kayakers, while a positive, moderate association emerged in mixed exercisers. These results suggest that hypersexuality and its associations with perceived stress and exercise volume could vary based on the sports’ form and the gender of the athlete. While the perceived stress may relate to hypersexuality in both men and women, the relationship between exercise volume and hypersexuality may vary more according to gender and the sport’s form.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».