No Nut November, temporary abstinence, and sexual wellbeing: a study of the short-term abstinence-based internet trend
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: No Nut November (NNN) is a mainstream Internet challenge wherein participants attempt to avoid masturbation, or ejaculation as a result of masturbation, for the month of November. AIM: We investigated the trend and its participants, as well as the sexual outcomes of participating in NNN in a diverse sample. METHODS: This online survey study collected detailed sociodemographic information and data on sexual wellbeing at 2 time points, before and after NNN from those who do and do not engage in NNN. Data from 435 individuals at T1 and 114 individuals at T2 were analyzed via descriptives, ANCOVAs, and repeated measure ANOVAs. OUTCOMES: Main outcome measures were Sexual Pleasure Scale for sexual pleasure, Sexual Desire Inventory-Solitary subscale for solitary desire, Arizona Sexual Experience Scale for sexual dysfunction, SexFlex Scale for sexual flexibility, and Sexual Excitation Scale-SF for sexual excitation. RESULTS: Compared to those who had never participated in the trend, NNN participants reported increased sexual flexibility; however, over a period of abstinence, no measures of sexual wellbeing significantly differed in NNN participants compared to non-participants. CLINICAL IMPLICATIONS: Sexual flexibility may be associated with a willingness to attempt different trends and sexual practices. A period of abstinence may not be associated with improved or worsening sexual wellbeing. STRENGTHS AND LIMITATIONS: Although the present study provides the first investigation of NNN and results indicate no impact after a period of abstinence on sexual wellbeing outcomes, more longitudinal research examining outcomes of abstinence is needed. CONCLUSIONS: These findings may have important implications regarding current practices related to NNN and the increasing role of social media challenges on people's sexual behavior.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».