A Narrative Investigation of Asexual Identity Development, Content, and Psychosocial Functioning
Notice bibliographique
Résumé
Though research on asexual orientation emerged two decades ago, only a relatively small amount of research exists. This minimal extant research has primarily focused on fundamental issues (e.g., developing an accurate definition of asexuality and estimating the prevalence of asexual people in the population), with a limited number of studies only recently beginning to explore the psychosocial experiences of asexual people. I contribute to this nascent area of sexuality research by studying asexual identity development and applying a narrative identity framework. This framework proposes that one’s identity takes the form of a life story composed of several important self-defining memories (SDMs). A robust body of research has documented positive associations between psychosocial functioning and SDM dimensions. Informed by this literature, the current study asks three questions: (a) How are narrative dimensions of SDMs (i.e., coherence, affective tone, and meaning-making) related to psychosocial functioning among asexual people?; (b) What types of SDM events constitute the content of asexual identity?; and (c) In what ways do these SDM event types vary from one another? Participants included 370 self-identified asexual people ranging from 18 to 72 years of age (M = 25, SD = 8). Each participant provided a written narrative of an SDM that they considered essential to their asexual identity. SDM narratives were inductively coded for event-type content and deductively coded for narrative coherence, affective tone, and meaning-making using established coding protocols. Participants also completed several measures of psychosocial functioning. In terms of results, first, consistent with the broader narrative identity literature, I found that psychosocial functioning was best among those participants whose SDM narratives were coherent, positive in affective tone, and contained deep self-reflective meaning. Second, I discovered that asexual people’s SDMs tended to focus on six main types of events: (a) navigating allonormative exposures; (b) romantic/intimate experiences; (c) learning about asexuality; (d) sexual experiences; (e) discrimination; and (f) coming out to others as asexual. Third, narratives from the learning about asexuality category tended to be the most positive in affective tone, experienced most positively by the participant (both at the time of the event and in the present recalling the event), and were rated highest for impact on the participant’s life and importance to their asexual identity. This study is the first to examine the content of asexual people’s SDMs, contributing to increased visibility, awareness, and understanding of asexual identity development. The findings of this study are not only significant in their contribution to a growing knowledge base about asexuality but also could be practically helpful to clinicians and service providers working with asexual people.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».