Relations of Personality Traits and Attachment Styles with Different Aspects of Sexuality in Men and Women
Bibliographic record
Abstract
Na uzorcima od 297 ispitanika muskog i 316 ženskog spola u dobi od 17 do 36 godina ispitan je odnos dimenzija petofaktorskog modela licnosti i stilova privrženosti (sigurna, odbijajuca, preokupirajuca i bojažljiva) s razlicitim aspektima seksualnosti (socioseksualnost, seksualna privlacnost, seksualna ekskluzivnost, spolna orijentacija, erotofilija, seksualna orijentacija, seksualna indiskrecija i seksualna suzdržanost) koji su zasiceni dvama faktorima visega reda nazvanima seksualni nagon i seksualna odanost. Rezultati pokazuju da se stilovi privrženosti ne mogu svesti na siroke dimenzije petofaktorskog modela, vec se radi o dvije domene koje se relativno malo preklapaju. Nadalje, crte licnosti bolje nego stilovi privrženosti prediciraju razlicite aspekte seksualnosti i kod muskaraca i kod žena. Također, crte licnosti i kod žena i kod muskaraca bolje prediciraju one aspekte seksualnosti koji se odnose na seksualni nagon nego one koji se odnose na seksualnu odanost. Pritom je posebno znacajna uloga ekstraverzije, koja je najsnažniji prediktor gotovo svih aspekata seksualnog nagona kod oba spola. Kada se pak radi o stilovima privrženosti, dobiveni rezultati pokazuju da niža odbijajuca privrženost najkonzistentnije predicira razlicite aspekte seksualnosti, a narocito seksualne odanosti kod oba spola. Sigurna privrženost pozitivan je prediktor erotofilije i seksualnog nagona, ali samo kod muskaraca, dok su preokupirajuca i bojažljiva privrženost slabo i nekonzistento povezane s razlicitim aspektima seksualnosti. Između žena i muskaraca nisu dobivene sustavne razlike u stilovima privrženosti kao prediktorima razlicitih aspekata seksualnosti. Kada se radi o crtama licnosti, otvorenost je važniji prediktor razlicitih aspekata seksualnosti kod muskaraca nego kod žena, dok kod žena važniju ulogu ima savjesnost, pogotovo pri predikciji nekih aspekata seksualne odanosti. Rezultati multidimenzionalnog skaliranja, kojim je analiziran odnos između svih ispitanih varijabli pokazuju da se temeljne osobine licnosti, stilovi privrženosti i dimenzije seksualnosti u euklidskom prostoru raspoređuju uzduž dvije dimenzije koje se mogu interpretirati u kontekstu interpersonalnih obilježja pojedinca.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".