The global prevalence of sexual assault: A systematic review of international research since 2010.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We present a review of peer-reviewed English-language studies conducted outside the United States and Canada on the prevalence of sexual assault victimization in adolescence and adulthood published since 2010. METHOD: A systematic literature search yielded 32 articles reporting on 45 studies from 29 countries. Studies that only provided prevalence estimates for sexual assault in intimate relationships or did not present separate rates for men and women were excluded. All studies were coded by two coders, and a risk of bias score was calculated for each study. Both past-year and prevalence rates covering longer periods were extracted. RESULTS: =6 each). One study came from the Middle East and no studies were found from Oceania. Across the 22 studies that reported past-year prevalence rates, figures ranged from 0% to 59.2% for women, 0.3% to 55.5% for men, and 1.5% to 18.2% for LGBT samples. The average risk of bias score was 5.7 out of 10. Studies varied widely in methodology. CONCLUSION: Despite regional variation, most studies indicate that sexual assault is widespread. More sustained, systematic, and coordinated research efforts are needed to gauge the scale of sexual assault in different parts of the world and to develop prevention measures.
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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 | 0,010 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».