Evaluating the One-in-Five Statistic: Women’s Risk of Sexual Assault While in College
Notice bibliographique
Résumé
In 2014, U.S. president Barack Obama announced a White House Task Force to Protect Students From Sexual Assault, noting that "1 in 5 women on college campuses has been sexually assaulted during their time there." Since then, this one-in-five statistic has permeated public discourse. It is frequently reported, but some commentators have criticized it as exaggerated. Here, we address the question, "What percentage of women are sexually assaulted while in college?" After discussing definitions of sexual assault, we systematically review available data, focusing on studies that used large, representative samples of female undergraduates and multiple behaviorally specific questions. We conclude that one in five is a reasonably accurate average across women and campuses. We also review studies that are inappropriately cited as either supporting or debunking the one-in-five statistic; we explain why they do not adequately address this question. We identify and evaluate several assumptions implicit in the public discourse (e.g., the assumption that college students are at greater risk than nonstudents). Given the empirical support for the one-in-five statistic, we suggest that the controversy occurs because of misunderstandings about studies' methods and results and because this topic has implications for gender relations, power, and sexuality; this controversy is ultimately about values.
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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 | 0,025 | 0,095 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».