Examining the orgasm gap in a diverse sample with mixed methods
Notice bibliographique
Résumé
Research has identified gender differences in orgasm frequency during sex between heterosexual individuals. This orgasm gap is reduced for cisgender women who have sex with women, while cisgender men typically report similar orgasm frequency regardless of sexual orientation. Current consensus around reasons for this gap implicates sociocultural factors. For instance, common sexual norms and scripts prioritise cisgender men’s pleasure. The present study used a mixed methods approach to understand the orgasm gap in a sample inclusive of sexually and gender minoritized and racialised individuals. A total of 5423 individuals completed an online survey in September 2020. A factorial ANOVA was used to assess orgasm frequency across minority versus majority groups (based on gender, sexual orientation, partner gender, and race), in the context of sexual activity with a partner. Qualitative content analysis further examined self-reported barriers to orgasm. Findings of the present study generally replicate existing literature on the orgasm gap regarding factors including gender and partner gender. Significant differences in orgasm frequency were not found between majoritized and minoritized races or between heterosexual and minoritized sexual orientations. Qualitative analysis results highlight both personal (including health related) as well as interpersonal contributors to perceived discrepancies in orgasm frequency.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».