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Enregistrement W4412801207 · doi:10.1080/00918369.2025.2537103

Gay Pornography Stars and Criminal Risk: An Illusory Relationship?

2025· article· en· W4412801207 sur OpenAlexaff
Daniel Regan, Mark Kiss, Brandon Sparks, Todd G. Morrison

Notice bibliographique

RevueJournal of Homosexuality · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSexuality, Behavior, and Technology
Établissements canadiensSt. Francis Xavier UniversityUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPornographyPsychologyMale HomosexualityCriminologyHomosexualitySocial psychologyPsychoanalysisMedicineHuman immunodeficiency virus (HIV)Men who have sex with men

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anti-pornography advocates have asserted that the pornography industry is dangerous and increases performers' vulnerability to criminal outcomes such as prostitution, theft, fraud, and substance use. This narrative is often non-empirical, grounded in anecdotal accounts of limited generalizability. Thus, the goal of the current study is to quantitatively examine the porn-crime link using a publicly available database entitled Porn Star Mugshots. Further, we seek to explore whether career-related variables such as the number of scenes performed and studio type are associated with criminal changes for specific types of crime. The overall findings suggest that contrary to the harms-based pornography framework, performing in gay pornography and criminal risk do not appear to be strongly interrelated. Limitations of the current study and the implications of our findings for future research examining performers in gay male pornography are outlined.

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)0,002
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,725

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,326 · 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'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'admission1
Résumé présentoui

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