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Enregistrement W4408015524 · doi:10.3138/cjhs-2024-0017

Sexting behaviours among Canadian adolescents and young adults

2025· article· en· W4408015524 sur OpenAlexaffvenueabout
Carolyn O’Connor, Shannon Brown, Jason M. Nagata, Alexander Testa, Faye Mishna, Kyle T. Ganson

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Human Sexuality · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Feminism, and Media
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sexting has become a common aspect of sexual exploration and communication among adolescents and young adults. Despite significant media and research attention, the link between sexting behaviours and mental health symptoms and behaviours remains inconclusive. Furthermore, there has been limited investigation of sexting in the Canadian setting. This study aims to determine the occurrence of sexting, its sociodemographic predictors, and its association with mental health symptoms and behaviours. Data were obtained from the Canadian Study of Adolescent Health Behaviours ( N = 912), a national study of Canadian adolescents and young adults aged 16–30 years ( M = 23.4, SD = 3.8). Multiple modified Poisson regression analyses and linear regression analyses were conducted. Results indicate that cisgender men and sexual minority participants (queer, gay or lesbian, and bisexual) are more likely to engage in a range of sexting behaviours. In terms of mental health correlates, sexting was significantly associated with reported symptoms of anxiety, depression, and non-suicidal self-injury. These results show that while normative and even potentially beneficial, sexting may also be associated with symptoms of mental illness. Knowledge regarding sociodemographic characteristics and mental health correlates can inform screening, assessment, and prevention efforts.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,102

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,285 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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