Experimental effects of degrading versus erotic pornography exposure in men on reactions toward women (objectification, sexism, discrimination)
Notice bibliographique
Résumé
There is considerable debate about the potential harmful impacts of pornography exposure and viewing among men. The current literature suggests that heterosexual men’s use of pornography may be associated with negative attitudes and behaviour toward women. However, little research has experimentally examined exposure to different types of nonviolent pornography, using a range of outcome variables, and differentiating effects for women generally versus the porn actress. In the current study, 82 undergraduate men were randomly assigned to one of three conditions (degrading, erotica, or control); within each condition they were randomly assigned to watch one of two approximately 10-minute clips: degrading pornography (i.e., nonviolent, debasing, dehumanizing), erotic pornography (i.e., non-degrading, nonviolent, consensual), or a news clip as a control condition. After watching the clip, measures of subjective sexual arousal, objectification of the specific woman in the clip, essentialism of women, ambivalent sexism, and discrimination against a fictitious woman were completed. Exposure to erotica ( vs. degrading) generated less objectification of the porn actress; exposure to erotica ( vs. control) also generated the greatest discrimination toward the fictitious woman, although the omnibus for the latter was non-significant. Exposure to degrading pornography ( vs. erotica or control) generated the strongest hostile sexist beliefs and the greatest amount of objectification of the woman in the clip. Thus, pornography use may not be generally harmful or harmless, but the effect of pornography exposure may depend on the type of pornography and the specific outcome. Implications for debates about the potential negative impact of pornography exposure are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».