Is pornography use associated with anti-woman sexual aggression? Re-examining the Confluence Model with third variable considerations
Notice bibliographique
Résumé
The Confluence Model of sexual aggression (Malamuth, Addison, & Koss, 2000) states that pornography use, thought to promote sexual coercion of women through presentation of submissive female imagery, works in conjunction with sexual promiscuity (SP) and hostile masculinity (HM), proposed sexual aggression risk factors, to produce anti-woman sexual aggression. An Internet based survey (N=183 adult males) replicated results of previous Confluence Model research, such that men who were high in HM and SP were more likely to report sexual coercion when they frequently, rather than infrequently, used pornography. Exploring new ground, this study also found that HM and SP together were strong predictors of consumption of violent sexual media, in comparison to non-violent sexual media, which suggests that men at high risk of sexual aggression consume different types of sexual material than men at low risk. Further, individual differences in sex drive were found to account for the effects previously attributed to pornography use in statistical tests of the Confluence Model. In the light of third variable considerations, these findings warrant a careful reappraisal of the Confluence Model's assertion that pornography use is a causal determinant of anti-woman sexual aggression.
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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 | 0,016 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».