Comparing Factors Shaping Sexual Violence Perpetration for Sexual and Gender Minority Youth and Cisgender Heterosexual Youth
Notice bibliographique
Résumé
Sexual and gender minority (SGM) youth experience higher rates of sexual violence victimization than their cisgender heterosexual counterparts. Very little is known about how the minority status of SGM youth contextualizes their victimization and perpetration experiences. In one-on-one interviews with 39 SGM youth and 11 cisgender heterosexuals (non-SGM) youth, we compared the contextual factors shaping sexual violence victimization and perpetration between the two groups using a qualitative descriptive approach. Interviews highlighted how SGM youth continue to experience extensive discrimination that negatively impacts all aspects of their lives, while non-SGM youth do not discuss having to navigate stigma and discrimination in their lives. SGM youth pointed to a lack of understanding of sexual violence within the SGM community. Both groups believed that SGM perpetration was unlikely: while most SGM and non-SGM youth agreed that sexual violence between youth was a problem, same-gender perpetration was seldom discussed. Unlike their non-SGM counterparts, SGM youth felt that they were targeted because of their sexual and gender identity. SGM youth also felt that they were more vulnerable to sexual violence because of how they physically looked, particularly if their gender expression did not match cis-normative expectations. SGM youth reported facing unique pressures when seeking support as a victim, particularly a fear of being outed or stigmatized as part of the process. They also conveyed that SGM people worried about being treated unfairly if they reported sexual violence to authorities. Findings suggest that stigma and concerns of discrimination are unique aspects of sexual violence for SGM compared to non-SGM youth. All youth need to have access to sexual violence prevention education that includes SGM and non-SGM youth as both victims and perpetrators to begin addressing these noted disparities in experiences.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».