Barroom aggression perpetration by Australian women: Associations with heavy episodic drinking, trait aggression, and conformity to gender norms
Notice bibliographique
Résumé
Heavy episodic drinking (HED), trait aggression, and conformity to masculine norms increase the risk of barroom aggression (BA) perpetration in men; however, research examining these factors relative to female BA perpetration is lacking. This study assessed the associations of HED, trait aggression, and conformity to masculine and feminine norms with BA perpetration in Australian women. Female university students (N = 148) aged 18–54 (Mage = 24.19; SDage = 6.84) completed an online questionnaire including measures of BA perpetration and HED, as well as the Brief Aggression Questionnaire, the Conformity to Feminine Norms Inventory (CFNI), and the Conformity to Masculine Norms Inventory (CMNI). Negative binomial regression analyses found HED, trait aggression, and the Violence and Playboy subscales of the CMNI were positively associated with BA perpetration, while the Domestic and Sexual Fidelity subscales of the CFNI were negatively associated with BA perpetration. Norms supporting the use of violence and having multiple sexual partners are associated with increased likelihood of female BA perpetration, while norms valuing domesticity and monogamy are associated with decreased likelihood of female BA perpetration. These findings suggest BA perpetration by women is related to how much they drink, trait aggression, and socialized gender norms.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».