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Enregistrement W1930222591 · doi:10.1080/10926771.2015.1029179

The Media’s Sexual Objectification of Women, Rape Myth Acceptance, and Interpersonal Violence

2015· article· en· W1930222591 sur OpenAlexfundno aff
Kaylee Vance, Megan E. Sutter, Paul B. Perrin, Martin Heesacker

Notice bibliographique

RevueJournal of Aggression Maltreatment & Trauma · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMedia, Gender, and Advertising
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésPsychologySocial psychologyInterpersonal communicationMythologyObjectificationMediationGender roleDehumanizationDevelopmental psychologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A new trend has emerged in print advertisements by which women’s bodies are literally morphed into objects. This study begins to explore this phenomenon by examining the effects of viewing these types of advertisements on attitudes toward rape and violence, as well as rape likelihood. In addition, this study examined the degree to which moral disengagement and dehumanization influences rape likelihood through rape myth acceptance. Three hundred eighty participants viewed 1 of 3 conditions—control, sexual objectification of women, or women as objects—and then filled out a number of questionnaires to assess their rape myth acceptance, acceptance of interpersonal violence, rape likelihood, and moral disengagement. Results indicated that although viewing sexually objectified women in advertising did not increase any of the dependent variables for individuals in the experimental conditions compared to the control condition, there was a main effect of sex for several dependent measures, as well as a full mediation of moral disengagement and rape likelihood by rape myth acceptance in male participants. These findings suggest that education aimed at correcting men’s endorsement of rape myths might be a key pathway to decreasing rape likelihood. Despite these conclusions, this study’s primary limitation was that it was conducted with collegiate participants with an unequal gender distribution.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations56
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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