Dating Apps, Sexually Transmitted Infections and Risky Sexual Behaviour
Notice bibliographique
Résumé
Over the last decade, the incidence rates of many sexually transmitted infections (STI) have been on the rise, especially amongst young adults. Popular Canadian media outlets have speculated that the reason behind these increases is the use of mobile dating applications which foster romantic and sexual connections. This cross-sectional study assesses whether students who use mobile dating apps are more or less likely to have been diagnosed with an STI in the previous 12 months and engage in risky sexual behaviour, compared to students who did not use mobile dating apps in the previous 12 months. An anonymous online questionnaire was used to collect data from 965 study participants currently enrolled at an Ontario university. The survey required participants to self-report STI testing behaviour and diagnoses, as well as sexual behaviours, including number of sexual partners, relationship type, condom use, substance use and sex work. I found that Ontario university students who used dating apps in the previous 12 months were more likely to have a greater number of sexual partners in the previous year (p<0.05), have multiple concurrent sexual partners (OR=10.72, 95% CI: 6.10-18.84), frequently use alcohol (OR=3.94, 95% CI:2.17-7.14) and cannabis (OR=3.36, 95% CI:1.45-7.78) in combination with sexual activity, and were more likely to have been tested for STIs in the previous 12 months (OR=2.25, 95% CI: 1.73-2.94) compared to non-dating app users. However, mobile dating app users were not more likely to have been diagnosed with an STI in the previous 12 months compared to non-dating app users.
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 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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».