Tipping the Scales: Effects of Gender, Rape Myth Acceptance, and Anti-Fat Attitudes on Judgments of Sexual Coercion Scenarios
Notice bibliographique
Résumé
A damaging belief exists that to become a victim of sexual violence, victims must be deemed sexually desirable. As a result, sexual violations where the victims are individuals whom society may deem as less attractive—such as overweight women—may elicit less empathy for the victim or minimize the likelihood they are believed. Yet, there is some evidence that overweight women actually report higher rates of sexual violence than women of other weight categories. Although there has been some research implicating weight biases in sexual assault cases, this has not been extended to cases of sexual coercion despite their growing share of police reports. A sample of 168 participants were recruited from Canada via social media ( n = 82) and through a midsized university in Ontario, Canada ( n = 86). Using a mock jury paradigm, participants responded to a vignette depicting the sexual coercion of a thin or overweight woman. Participants reported their opinions on the sexual coercion scenario, and prejudicial attitudes, using two standardized scales. Men reported greater rape myth acceptance, anti-fat attitudes, and victim responsibility and endorsed significantly more perpetrator mitigating factors and expressed more negative affect toward the victim. Participants in the overweight condition also expressed greater perpetrator sympathy, greater perpetrator mitigation, and less negative affect toward the perpetrator. These results suggest that overweight women may face additional barriers when reporting their experiences of sexual coercion, particularly to men.
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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 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».