Deeper insights into the construct of sexual communication: Understanding of the role of individual and relationship factors and the development of a process model
Notice bibliographique
Résumé
Successful and fulfilling intimate relationships are an integral part of overall wellbeing, and their success and meaning are determined by many factors, including sexual communication within the relationship (Byers & Demmons, 1999; Rehman et al., 2011). Despite the substantial body of research that explains the impact of sexual communication on relational and sexual functioning, less is known about the process of communicating sexual topics. Sexual communication is a complex process involving the capacity for vulnerability as well as communication and perspective-taking skills (e.g., Buluş et al., 2017). Theoretical models have important utility in both research and clinical practice, but there are few models of sexual communication that capture its multidimensional nature. The goal of the current program of research was to expand on the foundational work by Brown and Weigel (2018) to develop the Process Model of Sexual Communication (PMSC). This model explains the relationships between individual factors, relationship context factors, and the process of sexual communication and their collective impact on outcome variables such as sexual satisfaction. \n \nI conducted two separate two-part studies (total n = 373) to explore the relationships between these factors and develop the PMSC using quantitative (Studies 1a and 1b) and mixed-method (Studies 2a and 2b) approaches. The results support the multidimensional nature of sexual communication and highlight the different topics that individuals discuss with their partners. They also highlight the importance of motivations for engaging in sexual communication and how those motivations impact the other components of the model. Using these results, I constructed the PMSC and tested associations between the model components. I discuss implications for research and clinical practice as well as future directions to test the full PMSC.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».