Studying Rape: The Production of Scientific Knowledge about Sexual Violence in the United States and Canada
Notice bibliographique
Résumé
In 1987, statistics transformed rape from a rare and personal concern into an epidemic in popular consciousness. Mary Koss and colleagues conducted victimization surveys with thousands of college women, 1 in 4 of whom reported completed or attempted rape. This finding received tremendous attention in the 1980s, and continues to influence activists and state officials. Notwithstanding the importance of this and other scientific facts, scholars have rarely explored the role of scientists in shaping perceptions of and responses to sexual violence. This project addresses that gap in the literature, via the following questions: (1) how have scientists conceptualized sexual violence among adults; and (2) what social mechanisms enable, constrain, and otherwise influence scientific research on sexual violence? Drawing on insights from feminist science studies, I approach sexual violence as an intra-active phenomenon, and regard objects of study (sexual violence) as inseparable from agencies of observation (research instruments, researchers). Data came from three sources: content analysis of journal abstracts (N=1,313), in-depth assessment of texts in different subfields (N=84), and interviews with researchers (N=31). Ultimately, I argue that sexual violence research has been dominated by psychological inquiries, as well as gendered assumptions regarding who is most capable of perpetrating and experiencing rape. Scientists have produced a tremendous body of knowledge regarding the individual-level causes, individual-level outcomes, and prevalence of men’s sexual aggression toward women. Systemic forces and sexual violence that deviates from this particular gendered pattern remain underexamined. I further argue that scientific research on sexual violence is shaped by a range of social mechanisms that are particular to fields associated with questions of social morality and social movements including feminism(s).
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».