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Enregistrement W6894284322 · doi:10.5683/sp3/1z3vci

Gender-specificity of Initial and Controlled Visual Attention to Sexual Stimuli in Androphilic Women and Gynephilic Men, 2013-14 [Canada]

2016· dataset· en· W6894284322 sur OpenAlexafffundabout

Notice bibliographique

RevueBorealis · 2016
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSexual arousalVisual attentionContext (archaeology)ArousalCognitionEye trackingSexual behaviorSexual attractionSensory cue

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research across groups and across methods consistently finds a gender difference in patterns of specificity of genital response; however, empirically supported mechanisms to explain this difference are lacking. The information-processing model of sexual arousal posits that automatic and controlled cognitive processes are requisite for the generation of sexual responses. Women's gender-nonspecific response patterns may be the result of sexual cues that are common to both preferred and nonpreferred genders capturing attention and initiating an automatic sexual response, whereas men's attentional system may be biased towards the detection and response to sexually-preferred cues only. In the present study, we used eye tracking to assess visual attention to sexually-preferred and nonpreferred cues in a sample of androphilic women and gynephilic men. Results support predictions from the information-processing model regarding gendered processing of sexual stimuli in men and women. Men's initial attention patterns were gender-specific, whereas women's were nonspecific. In contrast, both men and women exhibited gender-specific patterns of controlled attention, although this effect was stronger among men. Finally, measures of attention and self-reported attraction were positively related in both men and women. These findings are discussed in the context of the information-processing model and evolutionary mechanisms that may have evolved to promote gendered attentional systems.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,923
Score d'incertitude au seuil0,153

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,005

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,277 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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