Unsolicited Pics and Sexual Scripts: Gender and Relationship Context of Compliant and Non-consensual Technology-Mediated Sexual Interactions
Notice bibliographique
Résumé
Technology-mediated sexual interaction (TMSI) refers to any partnered interaction that involves sending or receiving self-created, sexually explicit content using communication technology (e. g., sexting, cybersex). Most research on TMSI assumes that experiences are desired and consensual. However, it is likely that some people do not desire all their TMSI experiences but consent to them anyways (compliance), or experience non-consensual TMSIs. People also engage in TMSIs with different types of partners. According to the traditional sexual script (TSS), other-gender attracted women and men's non-consensual TMSI experiences should differ overall and depending on the relationship context of the experience. The goal of this study was to examine the role of sexual scripts in other-gender attracted women and men's non-consensual and compliant TMSI experiences with committed romantic partners (CRPs), known non-partners (KNPs), and strangers (Ss). Women (n = 331) and men (n = 120) completed an online survey with questions about lifetime prevalence of experiencing seven types of compliant and non-consensual TMSIs in each relationship context. Results of mixed ANOVAs revealed significant interactions: overall, more participants reported compliant TMSI with CRPs. More women than men had received a non-consensual TMSI from someone they were not in a committed relationship with, and more men than women reported sending non-consensual TMSIs to a stranger. Tests of unpaired proportions suggested that the prevalence of sending and receiving non-consensual TMSIs was discordant in the KNP and S contexts: both women and men received more non-consensual TMSIs from KNPs and Ss than the other-gender reported sending. Our findings suggest that gendered sexual scripts are evident in some, but not all, aspect of other-gender attracted women and men's compliant and non-consensual TMSI experiences.
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 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 | 0,010 |
| 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 | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».