Same-sex sexual violence in the military: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Sexual violence (SV) is a globally prevalent issue, and the majority of research focuses on the historical view of SV as an act perpetrated by men against women. Same-sex sexual violence (SSSV) incidents represent a small proportion of recorded sexual offences, and therefore prevalence and consequences of this have received little attention. Male-dominated occupations, such as the military, are associated with higher rates of SV and data points to a particular vulnerability to SSSV of male service personnel (SP). Methods: This review aims to map the literature pertaining to SSSV in the military. A comprehensive scoping review methodology was adopted, following a rigorous accepted framework. Four databases were searched for English language, peer-reviewed, original research papers that were focused on SSSV in the military context. Results: Eleven papers were identified that met the criteria for inclusion; 10 originated from the United States and one from South Korea. Themes identified included prevalence and nature of SSSV in the military, characteristics of survivors and perpetrators, barriers to reporting, and the outcomes associated with SSSV in the military. Discussion: The evidence that does exist suggests that male SP are particularly at risk of SSSV, and experience poorer psychological and social outcomes due to SSSV compared to female SP and those who experience opposite-sex sexual violence (OSSV). More research is required internationally to provide accurate and up-to-date estimates of prevalence, and to account for cultural and structural differences in military organizations.
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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 | 0,008 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».