Identification and comprehensive characterization of moral disapproval and behavioral dysregulation-based pornography-use profiles across 42 countries
Notice bibliographique
Résumé
Background and aims: The Moral Incongruence Model of Pornography Use proposes that pornography-use-related problems may be present due to problematic pornography use (PPU) and/or moral disapproval (MD) of pornography use. Despite some supporting empirical evidence, no study has tested the presence of different pornography-use profiles based on individuals' behavioral dysregulation (i.e., PPU) and moral values concerning pornography use. The generalizability of previous findings to diverse populations has also been limited given the scarcity of studies conducted outside of Western countries. Methods: Using data from the International Sex Survey (42 countries, N = 66,994; Mage = 32.16 years, SD = 12.27), we conducted latent profile analysis to identify pornography-use profiles based on individuals' frequency of use, MD, and PPU. The profiles were compared along a wide range of pornography-use-related, sexuality-related, and psychological correlates. Results: Six pornography-use profiles were identified, including two increased risk groups (i.e., Increased risk of PPU without MD and Increased risk of PPU with some MD). Several factors differentiated between the increased risk vs. no/low risk profiles (e.g., relatedness satisfaction) as well as between the two increased risk profiles (e.g., religiosity). Apart from behavioral dysregulation, moral values concerning pornography use played an important role in distinguishing pornography-use profiles and demonstrated the importance of inquiring about MD when working with individuals with pornography-use-related problems. Conclusion: Findings also support recent calls for better-integrated sex therapy and sexual medicine perspectives into pornography-use-related problems research and care.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».