Consommation et agressions sexuelles : évaluation d’une intervention préventive en milieu collégial
Notice bibliographique
Résumé
La littérature établit un lien entre la consommation de drogues et d’alcool et les agressions sexuelles. À cet effet, l’alcool constitue la substance la plus utilisée lors d’une agression sexuelle. Cependant, la perception des jeunes reste associée au GHB lorsqu’on aborde la thématique des drogues du viol. L’étude vise à examiner les effets d’une intervention préventive quant au changement dans les connaissances d’étudiants de niveau collégial face aux substances pouvant faciliter une agression. En tout, 623 étudiants ont participé à l’intervention et ont répondu à des questionnaires de prétest et de post-test, tandis que 247 étudiants composaient le groupe contrôle. Les résultats indiquent un effet positif de l’intervention en post-test, de sorte que les participants ciblent davantage l’alcool comme étant la première substance reliée aux agressions sexuelles. De plus, ils reconnaissent davantage le rôle de la consommation en tant que facteur de risque à une agression. Par ailleurs, les résultats indiquent également que l’alcool seul ne fait pas l’unanimité en tant que substance la plus utilisée pour faciliter une agression. Les participants tendent à mentionner d’autres substances telles que certains médicaments mélangés avec l’alcool. Les résultats suscitent la réflexion quant à l’utilité d’aborder plusieurs substances qui pourraient, au dire des jeunes, être utilisées dans un contexte d’agression sexuelle. Il semble que l’intervention aurait plutôt intérêt à détailler le rôle de l’alcool et le contexte de son utilisation dans la création d’une dynamique d’agression. De plus, l’information devrait porter sur la relation sexuelle sans consentement ou forcée pour correspondre à la réalité des jeunes auprès desquels l’intervention a lieu. Les nuances pourraient alors être mises en évidence pour aborder le niveau de consommation d’alcool en fonction de la quantité ingérée, le sexe du consommateur et les contextes de consommation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».