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Enregistrement W2947538121 · doi:10.1016/j.jsxm.2019.03.481

024 An Information–Motivation–Behavioral Skills Model of Sexual Consent

2019· article· en· W2947538121 sur OpenAlexaff
Erin J. Shumlich, William M. Fisher

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Sexual Medicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSexual Assault and Victimization Studies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConceptualizationPsychologyObligationInformed consentConstruct (python library)Social psychologyMoral obligationDevelopmental psychologyClinical psychologyMedicinePolitical scienceLawComputer scienceAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sexual consent is emerging as an important, controversial, and poorly articulated construct that is nonetheless crucial to ensuring the appropriate conduct of sexual interactions. Institutional administrators and legislative authorities face the obligation to appropriately and effectively address the problem of nonconsensual sexual interactions. Despite the significance of sexual consent, however, a systematic conceptualization of factors that contribute to sexual consent-related behaviors remains to be better developed. The current research articulates an Information—Motivation—Behavioral Skills (IMB) model of sexual consent that aims to provide a comprehensive understanding of factors that contribute to the enactment of sexual consent-related behavior. The IMB conceptualization was selected as a theoretical model of sexual consent due to its comprehensive capture of factors that conceptually and empirically are related to enactment of sexual consent behaviors and due to its empirical support in related areas of sexual behavior. The model asserts that accurate and actionable sexual consent information, personal and social motivation to act on it, and behavioral skills for acting on it effectively, are key determinants of the performance of sexual consent behaviors that result in clear and unambiguous understanding of the willingness or unwillingness of individuals to participate in a sexual interaction.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,284

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,291 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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