The Influence of Sexual Orientation on Attributions of Blame Toward Victims of Sexual Assault
Notice bibliographique
Résumé
Previous research has indicated that the sexual orientation of a sexual assault victim influences perceptions of blame. Although researchers have studied perceptions of blame toward straight and lesbian sexual assault victims, none have yet assessed perceptions of blame toward bisexual victims. The purpose of the current study is to examine perceptions of blame toward a female sexual assault victim and to determine whether the victim's sexual orientation impacts the level of attributed blame. Despite no previous research examining the impact of bisexuality on victim blaming, misconceptions that bisexual females are highly sexual, promiscuous, and untrustworthy make it likely that this population would be subject to greater levels of blame than either straight or lesbian victims. After random assignment to a vignette description of a sexual assault and completion of a victim-blaming questionnaire, results failed to support our hypotheses; participants did not blame the bisexual victim of sexual assault more than either the straight or lesbian victims. Further contrary to expected findings, males did not hold more blaming attitudes than females across conditions. Nonetheless, this study is important given the finding that attributions of blame influence whether sexual assault victims choose to disclose their assault, the failure of which can lead to negative mental health outcomes. Ultimately, the current study was a first step in understanding whether bisexual assault victims are evaluated differently than their straight and lesbian counterparts.
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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 | 0,002 | 0,015 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».