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Enregistrement W3044255253 · doi:10.1080/15299716.2020.1791300

Young Bisexual People’s Experiences of Sexual Violence: A Mixed-Methods Study

2020· article· en· W3044255253 sur OpenAlexaff
Corey E. Flanders, RaeAnn E. Anderson, Lesley A. Tarasoff

Notice bibliographique

RevueJournal of Bisexuality · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLGBTQ Health, Identity, and Policy
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute on Alcohol Abuse and Alcoholism
Mots-clésLesbianPsychologySexual minorityClinical psychologyVulnerability (computing)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bisexual people are at an increased vulnerability for sexual victimization in comparison to heterosexual people, as well as gay and lesbian people. As the majority of first sexual violence experiences happen prior to age 25 for bisexual women, young bisexual people are particularly vulnerable. Despite consistent evidence of this health disparity, little is known about what factors might increase young bisexual people's risk for sexual victimization, or how they access support post-victimization. The current study addresses this gap through a mixed-method investigation of young bisexual people's experiences of sexual violence with a sample of 245 bisexual people age 18-25. Quantitative results indicate that bisexual stigma significantly predicts a greater likelihood of reporting an experience of sexual violence. Qualitative findings support that while not all participants felt bisexual stigma related to their experience of sexual violence, some felt negative bisexual stereotypes were substantial factors. Interview participants found connecting with other survivors, particularly LGBTQ+ and bisexual survivors, to be beneficial. Some participants encountered barriers to accessing support, such as discrimination in schools. Sexual violence researchers should consider bisexual stigma as an important factor, and support services the potential positive impact of bisexual-specific survivor support.

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)0,003
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,952

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,480
Écart entre enseignants0,389 · 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'étudeObservationnel
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

Citations39
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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