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Enregistrement W287139723

The Impact of Ethnicity, and Economic, Social, and Marital Status on Differences in the Frequency of Sexually Aggressive Behaviors among Women Living in Ufa, Russian Federation

2009· article· en· W287139723 sur OpenAlexaboutno aff
Peter B. Anderson, Sergey Lebedev, Р. М. Масагутов, Jennifer Lara Fagen

Notice bibliographique

Revue˜The œelectronic journal of human sexuality · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSexual Assault and Victimization Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAggressionPsychologyHuman sexualityEthnic groupPleasureSocial psychologyDevelopmental psychologyGender studiesSociology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction The vast majority of recent research published on phenomenon of women's sexual aggression has been conducted with populations of college students from United States and Canada (Anderson & Struckman-Johnson, 1998; Spitzberg, 1999; Byers & O'Sullivan, 1996). One recent study from Germany, and another from India (Krahe, Scheinberger-Olwig, & Bieneck, 2003; Waldner, Vaden-Goad, & Sikka, 1999) provide accounts of women's sexual aggression outside U.S.. The present study is first report of women's sexual aggression gathered from a sample of women in Russian Federation. Cultural norms and stereotypes have typically cast women as sexually passive (Campbell, 1999; Byers, 1996) and even resistant to sexual behavior and pleasure (Waldner, et al., 1999). The study of women's sexual aggression runs counterintuitive to these cultural norms and expectations and challenges some basic assumptions about nature of women's sexuality (Denov, 2003; Green, 1999). Despite these cultural expectations, several authors have reported on women's sexually aggressive behaviors (Anderson & Melson, 2002; Spitzberg, 1999). It has been argued that most commonly studied variables used to explain women's heterosexual aggression (e.g., past sexual abuse, stereotypical beliefs about sexuality) are not sufficient to explain majority of variance in this behavior and that other behavioral, cultural, and contextual variables need more scrutiny (Anderson, Kontos, Tanigoshi, & Struckman-Johnson, 2005; Anderson & Savage, 2005) Women's Sexual Aggression The very definition of sexual aggression is controversial, even when analyzing men's behavior. The most widely used or adapted survey to assess men's heterosexual aggression was first introduced by Koss and Oros in 1982. The sexual experiences survey (SES) was developed to reveal hidden cases of rape (Koss & Oros, 1982) and as they stated, the continuum of sexual aggression would range from intercourse achieved through verbal coercion and threatened force to intercourse achieved against consent through use of physical force (rape) (p. 455). Researchers who use Sexual Experiences Survey (SES), (Koss & Oros, 1982; Koss & Gidycz, 1985; Koss, Gidycz, W Ross & Allgeier, 1996). According to Ross and Allgeier, the SES may be plagued by inaccurate psychometric citations ... and potentially questionable face validity (p. 1590). For example, as O'Sullivan explains, SES item: Have you ever had intercourse with a woman when she didn't really want to because she felt pressured by your continual arguments? was interpreted by male respondents on a continuum from verbally persuading a woman, using threats to obtain sex to using physical force to obtain sex from a woman (p. 7). As Larimer, Lydum, Anderson, and Turner (1999) explain, one of limitations of her research is that SES has been criticized for its lack of clarity. Further they state: insufficient information exists regarding extent to which men and women mean same thing when they respond 'yes' or 'no' to these items (p. 306). The gender-neutral version of SES faces similar issues. One question reads, In past year, have you been in a situation where your partner became so sexually aroused that you felt it was useless to stop them even though you DID NOT want to have sexual intercourse? (p. 304) Although Larimer's, et al. (1999) questions are theoretically gender-neutral, only terms that had been altered are respondent's or perpetrator's gender. For example, instead of using he or she, Larimer, et al. …

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)0,003
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,138
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,330 · 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'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

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
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