Understanding sexual consent and nonconsensual sexual experiences in undergraduate women: The role of identification and rape myth acceptance
Notice bibliographique
Résumé
The current study examined how nonconsensual sexual experiences (NSE) and the self-identification of such experiences as sexual assault play a role in the relationship between rape myth acceptance and sexual consent attitudes. Undergraduate women ( N = 296) completed measures on sexual consent attitudes, their sexual experiences, and rape myth acceptance. Participants were categorized into three groups: those with no NSEs, those with NSEs who identify them as sexual assault (identifiers), and those with NSEs who do not identify them as sexual assault (non-identifiers). Multiple regression analyses to test the moderating effects of group membership on the relationship between rape myth acceptance and sexual consent attitudes were conducted. Results indicated that non-identifiers reported less positive attitudes toward establishing consent and more indirect behavioural approaches to consent than both identifiers and those with no NSE histories. Greater rape myth acceptance was significantly related to a lack of perceived behavioural control and less positive attitudes toward establishing consent in identifiers and those with no NSEs, as well as less awareness and discussion around consent in those with no NSEs. Conversely, rape myth acceptance was not significantly associated with any consent attitudes in non-identifiers. The findings suggest that NSE identification, or a lack of identification of NSEs as sexual assault, is significantly related to sexual consent attitudes that are independent of rape myth acceptance. These findings are discussed in terms of sexual violence education and prevention and future research considerations.
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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 | 0,003 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».