Preditores da compulsividade sexual: afeto, impulsividade e alexitimia
Bibliographic record
Abstract
A compulsividade sexual é uma condição que pelas suas características e consequências negativas tem um efeito significativo na vida de um indivíduo. Assim, este tema tem sido alvo de particular atenção entre diversos investigadores e clínicos que procuram clarificar questões relacionadas com a sua etiologia, prevenção e tratamento. A presente investigação teve como objetivo avaliar se o afeto, a impulsividade e a alexitimia se constituem como variáveis preditoras da compulsividade sexual. A amostra do estudo foi constituída por 414 estudantes do Ensino Superior, entre eles 179 do sexo masculino e 235 do sexo feminino. Tais participantes foram avaliados de acordo com, a Escala de Afeto Positivo e Negativo (PANAS), a Escala de Impulsividade Barrat-11 (BIS-11), a Escala de Alexitimia de Toronto de 20 itens (TAS-20) e a Escala de Compulsividade Sexual (SCS). Relativamente às emoções, os dados sugerem que o afeto negativo prediz significativamente este comportamento sexual em ambos os sexos. Quanto ao papel da impulsividade, a impulsividade motora e de planeamento demonstrou ser a melhor preditora desta síndrome clínica nas mulheres, já nos homens apesar do modelo se ter revelado significativo, não houve preditores significativos. Para além disso, verificou-se que a dificuldade em identificar as emoções na alexitimia foi a componente que mais influenciou a compulsividade sexual, tanto no sexo feminino como no masculino. Desta forma, os resultados do estudo indicam a importância destas três variáveis na determinação da compulsividade sexual, sugerindo a sua importância na etiologia e manutenção desta problemática e da necessidade da sua inclusão nos protocolos de intervenção terapêutica.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".