MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7030791369

NO BABY BOOM OR SEX RATIO CHANGES FOLLOWING FIFTY SHADES OF GREY IN ENGLAND AND WALES

2017· article· en· W7030791369 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOAR@UM (University of Malta) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDemographic Trends and Gender Preferences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSex ratioHuman sexualityBaby boomRomanceBoom
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fifty Shades of Grey (FSOG) was a 7/2011 erotic romance that traces the deepening and complex relationship between a college graduate and a young business magnate, with soft porn elements that include bondage/discipline, dominance/submission, and sadism/masochism. The media hyped this, claiming FSOG “sparked a “mommy porn” revolution”. The second and third volumes of FSOG were published in 4/2012. FSOG was touted as inciting increased coital activity, thereby potentially resulting in a baby boom. August authorities were cited as confirming this effect. Robin Milhausen, an Associate Professor of Family Relations and Human Sexuality at the University of Guelph, was quoted: “the material is arousing... Many women respond to the book and don’t even know it. It’s leading to more sex”. The male to female ratio at birth (male divided by total births: M/T) approximates 0.515 (slight males excess). Numerous factors may affect M/T. Thus, increased coital activity will increase the likelihood of conception early in the cycle, increasing male conceptions. This study sought spikes in total births or M/T in England and Wales circa nine months following FSOG books.

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)0,000
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 enseignants0,215
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,224 · 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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOAR@UM (University of Malta)Même sujetDemographic Trends and Gender PreferencesTravaux en français237 207