The Implicit Relational Assessment Procedure as a Measure of Sexual Orientation in Heterosexual, Bisexual, and Lesbian/Gay Men and Women
Notice bibliographique
Résumé
Previous research has suggested that scores generated using a sexual orientation Implicit Relational Assessment Procedure (IRAP) correlate with self-reported sexual orientation in gay and heterosexual men and have a strong ability to differentiate the two groups (Timmins et al., 2016). The present study sought to replicate this work and to determine how a range of groups that differ in terms of self-reported sexual orientation perform on the measure. Lesbian/gay, heterosexual, and bisexual women (n = 99) and men (n = 96) completed a sexual orientation IRAP and self-report measures of sexual attraction and behavior. The IRAP involved responding "True" or "False" to pictures of nude males and females paired with words meaning attractive or unattractive. Participants were required to respond as if all men were attractive and all women were unattractive for half of the IRAP's test blocks, and vice versa for the other half. Response latencies were recorded, and D-IRAP scores were calculated for overall responses, female responses, and male responses. Significant correlations were found between all D-IRAP scores and all corresponding self-report measures for men (rs = .38-.64). This was also true for women (rs = .24-.53) with a single exception: the D-IRAP score for responses to men with self-reported sexual attraction to men. Similarly, almost all D-IRAP scores significantly differentiated sexual orientation groups (areas under the curve = .64-.92), apart from bisexual and lesbian/gay women. These findings suggest the IRAP is a useful ex situ measure of sexual orientation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».