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Enregistrement W2513057223 · doi:10.1177/1524838016663934

The Effect of Victim Resistance on Rape Completion: A Meta-Analysis

2016· review· en· W2513057223 sur OpenAlexaff
Jennifer S. Wong, Samantha Balemba

Notice bibliographique

RevueTrauma Violence & Abuse · 2016
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSexual Assault and Victimization Studies
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResistance (ecology)Poison controlPsychologyHuman factors and ergonomicsInjury preventionSuicide preventionMeta-analysisOccupational safety and healthSexual assaultNarrativeCriminologySocial psychologyMedicineMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When confronted with a sexual attacker, women are often extremely concerned with avoiding rape completion. While narrative reviews typically suggest that the victim resistance is linked to rape avoidance, much of the existing literature relies on overlapping samples from the National Crime Victimization Survey. The current meta-analysis examines whether victim resistance is related to a greater likelihood of avoiding rape completion. Results from a systematic literature search across 25 databases supplemented by a search of the gray literature resulted in 4,581 hits of which seven studies met eligibility criteria for the review. Findings suggest that women who resist their attacker are significantly more likely than nonresisters to avoid rape completion. This finding held across analyses for physical resistance, verbal resistance, or resistance of any kind. Limitations of the analysis and policy implications are discussed, with particular focus on other research findings that resistance may be linked to greater victim injury.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,914
Score d'incertitude au seuil0,863

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,294 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations19
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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