Short-Term Responsive Mating Intentions Increase with Estradiol and Testosterone across the Menstrual Cycle: Scale Development and an Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
The extent to which estradiol, progesterone, and testosterone influence mating behavior across the menstrual cycle is unclear. The Proactive and Responsive Mating Strategies Scales (PARMSS) were developed to separately examine two specific components of sexuality and were used here to test divergent hormonal associations. Preliminary psychometric data (N = 364 females) suggest that both scales consist of one factor and demonstrate strong psychometric properties (internal consistency, test–retest reliability, and construct and convergent validity). The PARMSS were used in a repeated-measures observational study to examine the relationships between changes in endogenous hormone levels and both proactive and responsive mating intentions with potential new short-term or long-term partners in healthy pre-menopausal participants (N = 38). At two points in their cycle, participants provided salivary hormone samples in the laboratory and reported the likelihood of engaging in proactive and responsive behaviors with men in photos and vignettes. Participants reported greater responsive than proactive intentions. Increases in estradiol and testosterone across the cycle were associated with increases in short-term mating intentions, particularly responsivity to potential short-term relationship partners. No associations were found for intentions that were proactive or that involved potential long-term partners or for progesterone. Changes in the three hormones explained changes in short-term responsive mating intentions (22% of the variance). The results suggest (a) cyclical changes in estradiol and testosterone are differentially associated with changes in responsive vs. proactive mating intentions and (b) context-dependent changes (i.e., short-term vs. long-term mating intentions and possibly relationship status). The findings require replication with larger and diverse samples.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».