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Enregistrement W4410098086 · doi:10.1177/3033371251331903

Sexual Identities: The State of the Field and Future Directions

2025· article· en· W4410098086 sur OpenAlexaff
Tony Silva

Notice bibliographique

RevueSex & Sexualities · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMarriage and Sexual Relationships
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésField (mathematics)State (computer science)SociologyPolitical scienceComputer scienceMathematicsPure mathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This essay overviews some of the major themes that have emerged from the sociological study of sexual identities (e.g., heterosexual/straight and LGBQ (lesbian, gay, bisexual, and queer)) over the past several decades. Only a minority of countries have representative data available about sexual identification, although it is now available for the first time in certain countries, including Brazil and Japan. Although the prevalence of LGBQ identification varies, it is far higher in the Unites States than anywhere else, and the gender gap is larger as well. The primary reason why the Unites States is an outlier is because young American women have such high rates of LGBQ, and especially bisexual, identification. A uniquely strong link between left-wing ideology and LGBQ identity in the Unites States may help explain this trend. Other work has examined identity-behavior discordance among heterosexuals, the demography of emerging sexual identities such as asexual, and secondary sexual identities such as “daddy” and “bear” among gay men. While there is extensive work about LGBQ life in the Unites States and to a lesser extent in other parts of the Western world, LGBQ life in other global regions is underrepresented in the literature.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,617
Score d'incertitude au seuil0,862

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,306 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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