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Enregistrement W3110586915 · doi:10.33921/zfhp7561

Perceptions of Sexual Assault: Effects of Victim Physiological Arousal and Victim Gender on Jurors’ Decisions

2020· article· en· W3110586915 sur OpenAlexaffvenue
Cassandra Starosta, Regina A. Schuller

Notice bibliographique

RevueJournal of Interpersonal Relations Intergroup Relations and Identity · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSexual Assault and Victimization Studies
Établissements canadiensYork UniversityCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSexual arousalPsychologyCredibilityArousalSocial psychologySexual assaultPerceptionPoison controlInjury preventionDevelopmental psychologyMedical emergencyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Limited research has assessed juror decision making in cases of female perpetrated sexual assault and the role played by factors such as the victim’s gender, physiological arousal, and participant’s gender in the decision making process. Participants (n = 215) were presented with one of four trial vignettes that varied the perpetrator and victim’s gender and victim’s physiological arousal. The impact of these variables was examined on guilty verdicts rendered, credibility, and blameworthiness of the victim and accused. Results demonstrate that the male victim was blamed more than the female victim. Further, male participants viewed the male victim to be less credible than the female victim. Lastly, male participants viewed the accused to be more credible when the victim was depicted as a male with signs of physiological arousal. The results reveal the disadvantages a male victim of female perpetrated sexual assault may face if he pursues his sexual assault at trial. Keywords: sexual assault, rape myths, juror bias, gender, physiological arousal

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,521
Score d'incertitude au seuil0,489

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,305 · 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

Citations12
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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