Person-first language: does it matter when describing persons who sexually offended?
Notice bibliographique
Résumé
Negative community attitudes towards persons who have sexually offended may be detrimental to community reintegration. Poor community reintegration is a problem as it is linked to various factors that increase the likelihood that a released person convicted of a sexual offense will commit another crime in the future. Past literature has found that the ‘sex offender’ label serves to exacerbate negative perceptions through perpetuating stereotypes that include ‘all persons who sexually offend are dangerous and incurable.’ Person-first language has begun to replace labels as a means to put the person before the behaviour and lessen the immediate negative response. The aim of this study was to test whether person-first language could result in less negative perceptions made about a fictitious person being released into the community following a conviction for sexual offending. Two hundred and ninety one Canadian participants read one of eight randomly assigned public announcement vignettes and then proceeded to answer questions regarding their perceptions of persons who sexually offend. The results indicate that the Canadian participants continued to endorse negative perceptions of the population irrespective of the label used, suggesting that the labels were not perceived differently. However, when a person-first label was compared to ‘rapist,’ and ‘pedophile,’ participants reported less negative perceptions pertaining to treatment amenability. Implications for how information is disseminated by the media to the public will be discussed.
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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 | 0,006 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».