Le dégoût en réponse à des stimuli sexuels virtuels : analyse des relations avec l'anxiété sexuelle et les tendances immersives
Bibliographic record
Abstract
Des études antérieures suggèrent que l'expérience de dégoût en contexte sexuel inhibe la réponse et l'excitation sexuelles, ce qui peut avoir un impact sur la fonction sexuelle. Toutefois, on en connaît encore peu sur les mécanismes pouvant influencer ou sous-tendre le dégoût en lien avec la sexualité. Par exemple, l'anxiété sexuelle (c.-à-d. la tendance à vivre de l’inconfort, de la vigilance ou de la peur face à des signaux et contextes sexuels; Fallis et al., 2011; Fisher et al., 1988; Snell et al., 1993) pourrait détourner l'attention des stimuli érotiques et de l'excitation sexuelle, contribuant ainsi à augmenter l'expérience de dégoût en lien avec la sexualité. Les récentes avancées technologiques, en particulier dans le domaine de la réalité virtuelle (RV), offrent des voies prometteuses pour explorer les émotions dans le cadre d'interactions intimes et sexuelles. Une telle exploration requiert également d'examiner comment certains traits plus particuliers à la RV, notamment les tendances immersives (c.-à-d. la propension à être absorbé dans divers médias; Robillard et al., 2002; Witmer et Singer, 1998), influencent les expériences émotionnelles face à des stimuli sexuels virtuels. Cette étude visait donc à examiner l'influence de l'anxiété sexuelle et des tendances immersives sur les niveaux subjectifs de dégoût lors de l'exposition à des stimuli sexuels présentés en RV. Un échantillon de 59 participants adultes ont complété des questionnaires sur l'anxiété sexuelle et les tendances immersives, puis leurs niveaux de dégoût étaient évalués au cours d'une immersion virtuelle dans laquelle des personnages virtuels se livraient à des comportements érotiques d'intensité croissante à travers six scènes, allant de la drague à la nudité, la masturbation et l'orgasme. Les données ont été analysées grâce à un modèle linéaire mixte. Les résultats révèlent que les scores plus élevés d'anxiété sexuelle étaient associés à davantage de dégoût au fil de l'expérience d'immersion (ß = 0,48, p < 0,001), tandis que les scores plus élevés de tendances immersives étaient liées à des réponses plus faibles de dégoût (ß = – 0,66, p < 0,001). Également, les niveaux rapportés de dégoût augmentaient avec l'intensité des stimuli sexuels virtuels (ß = 0,48, p < 0,001). La RV s'avère un outil prometteur pour l'étude du dégoût en lien avec la sexualité et ses mécanismes connexes, comme l'anxiété sexuelle. Cette étude contribue également à accroitre nos connaissances sur les liens entre les tendances immersives et les réponses émotionnelles en RV impliquant des scénarios sexuels. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : dégoût, réalité virtuelle, anxiété sexuelle, tendances immersives, modèle linéaire mixte
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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 | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.001 |
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".