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Enregistrement W3104062337 · doi:10.51656/psycause.v8i2.20131

Profils de répercussions sexuelles chez des femmes victimes d'agression sexuelle à l'âge adulte

2019· article· fr· W3104062337 sur OpenAlexaffvenue
Laurie Côté, Stéphanie Duchesne, Justine Mitchell, Marie‐Pier Vaillancourt‐Morel, Stéphane Sabourin, Élodie Hamel

Notice bibliographique

RevuePsycause revue scientifique étudiante de l École de psychologie de l Université Laval · 2019
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSexual Assault and Victimization Studies
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La présente étude porte sur les profils de répercussions sexuelles observés chez des femmes victimes d’une agression sexuelle à l’âge adulte (ASA). Ces profils sont comparés selon diverses caractéristiques sociodémographiques et la sécurité d’attachement des participantes. L’échantillon est formé de 150 femmes victimes d’ASA qui ont répondu à des questionnaires en ligne. L’analyse de profils latents fait ressortir quatre profils distincts de répercussions sexuelles : détresse, compulsion, dysfonction et bien-être. Les résultats d’ANOVAs et d’un khicarré suggèrent que le statut relationnel, l’anxiété d’abandon et l’évitement de l’intimité sont associés à des profils spécifiques de séquelles sexuelles de l’ASA. Les résultats obtenus permettent de mieux cibler les principaux symptômes sexuels à examiner et à traiter chez des femmes victimes d’ASA. Ils appuient l’intérêt de considérer ces variables associées lors d’interventions offertes aux victimes d’ASA.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,303
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,270 · 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.

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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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