Applying an Ecological Framework to Factors Associated With Non-Spousal Sexual Assault Among Women in Canada
Notice bibliographique
Résumé
An ecological framework is useful for understanding how individual, relationship, community, and societal level factors can affect women’s vulnerability to sexual assault. However, most studies have focused on examining individual and relationship factors only, due to measurement challenges and a lack of data at the societal level. The purpose of this study was to use data from a nationally representative victimization survey to identify salient predictors of sexual assaults not committed by common-law or marital partners among women across all levels of the ecological framework. Out of 16,738 female respondents, 1.9% ( n = 319) experienced one or more incidents of non-spousal sexual assault in the 12 months preceding the survey. Logistic regression modeling indicated that at the individual level, statistically significant factors associated with non-spousal sexual assault included age, Indigenous status, marital status, mental disability, education, main activity, and homelessness or precarious housing. Relationship level predictors of non-spousal sexual assault were a history of child sexual abuse and witnessing violence between parents. Community level predictors were a weak sense of belonging in the local community, low likelihood that neighbors would contact police if they witnessed family violence in the respondents’ home, and high likelihood that neighbors would contact police if they witnessed other criminal behavior. Societal level factors were perceptions that local police do a poor job promptly responding to calls, perceptions that local police do a poor job treating people fairly, and having experienced discrimination in the previous 5 years. The results demonstrated that community and societal level factors are critical components of an ecological framework and are important to understanding and addressing the many factors which are independently associated with vulnerability to sexual assault.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».