Consensual Sexting among College Students: The Interplay of Coercion and Intimate Partner Aggression in Perceived Consequences of Sexting
Notice bibliographique
Résumé
Recent empirical data suggests that the majority of adolescents and emerging adults utilize digital technology to engage with texting and social media on a daily basis, with many using these mediums to engage in sexting (sending sexual texts, pictures, or videos via digital mediums). While research in the last decade has disproportionately focused on the potential risk factors and negative consequences associated with sexting, the data are limited by failing to differentiate consensual from non-consensual sexting and account for potential influences of intimate partner aggression (IPA) and sexting coercion in these contexts. In the current study, we assessed the positive and negative consequences associated with sexting, using behavioral theory as a framework, to determine the relationship between an individual’s personal history of IPA victimization and the perceived consequences. Undergraduate students (N = 536) who reported consensual sexting completed a series of measures examining their most recent sexting experience, including perceived sexting consequences, and their history of sexting coercion and IPA. Results suggested that those reporting a history of any type of IPA victimization endorsed more negative reinforcing consequences after sending a sext, and those with a history of physical or sexual IPA victimization endorsed more punishing consequences after sending a sext than those without such history. Additionally, experience with IPA was found to be positively correlated with perceived pressure/coercion to send a sext. The implications of these data for research, policy, prevention, and intervention are explored.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».