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Enregistrement W2094112373 · doi:10.1177/0886260511423250

Gender Differences in Cognitive and Affective Responses to Sexual Coercion

2011· article· en· W2094112373 sur OpenAlexaff
E. Sandra Byers, Shannon Glenn

Notice bibliographique

RevueJournal of Interpersonal Violence · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSexual Assault and Victimization Studies
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSexual coercionShameBlameAttributionCoercion (linguistics)PsychologyCognitionClinical psychologyAffect (linguistics)Poison controlInjury preventionDevelopmental psychologySocial psychologyPsychiatryMedicineMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examined gender differences in responses to sexual coercive experiences in mixed-sex (male-female) relationships. Participants were 112 women and 28 men who had experienced sexual coercion and completed measures of cognitive (attributions to self, attributions to the coercer, internal attributions) and affective (guilt, shame) self-blame, trauma symptoms, and upset at the time of the incident) with respect to their most serious or upsetting sexually coercive experience. The women were more upset than were the men at the time of the incident. Contrary to predictions, the men and women did not differ in the extent to which they attributed blame to themselves or the strength of their internal attributions, guilt, or shame. Both the men and women attributed more blame to the coercer than to themselves; however, the women attributed more blame to the coercer than did the men. The women reported more trauma symptoms than the men did which was related to the finding that more women than men had experienced sexual coercion involving physical force. These results are discussed in terms of the similarities and differences between men's and women's cognitive and affective responses to sexual coercion.

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)0,004
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,110
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations25
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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