The role of dominant personality traits in multiple perpetrator rape proclivity
Notice bibliographique
Résumé
Background/Aim Multiple perpetrator sexual assaults (MPSA) often involve more severe forms of sexual violation and result in a host of impairments for the victim. To further investigate the characteristics of MPSA, researchers have taken an interest in personality traits, varying group dynamics, and the role a leader may play. This study examines the possible linkage between dominant personality characteristics and the propensity to engage in multiple perpetrator sexual assault. Method Using anonymous online surveys, university student participants were assessed on The Personality Scale for Dominance and the Multiple Perpetrator Rape Proclivity Scale (M-PRIS). We hypothesized that dominant personality traits would predict M-PRIS proclivity score. Results Of 176 respondents, 84 heterosexual males completed both measures. Dominance scores did not significantly predict total M-PRIS score, F(1,82) = 1.1, p = .296, the Enjoyment subscale score, F(1,82) = .66, p = .420, the Likelihood subscale score, F(1,86) = 1.13, p = .292, or the Arousal subscale score, F(1,82) = 0.66, p = .419. Conclusion In this study, dominance was not associated with a proclivity for multiple perpetrator sexual violence. Other important factors, such as psychopathy or deviant sexual interests, may mediate the relationship between dominant personality traits and the tendency to initiate a multiple perpetrator sexual assault. Future studies should examine alternative relationships in hopes of gaining a clearer picture of individuals who exhibit a proclivity for sexual violence with the aim to inform prevention and practice.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».