Perceptions of Sexual Harassment Perpetrators: The Mediating Role of Identification and Emotions
Notice bibliographique
Résumé
Within sexual harassment and rape literature victims are often blamed to some degree for their misfortune. Victim characteristics have been extensively researched; however there is a dearth in research on perceptions of perpetrators. This study examines the issue from a social identity perspective, and proposes that men will identify more with a perpetrator than women, will feel more empathy and less anger and disgust towards a perpetrator, will evaluate his characteristics more positively, will engage in reinterpretation of the perpetrators behaviour in order to excuse his behaviour, and will blame the perpetrator less and the victim more than women. Additionally this effect was expected to be attenuated for men when the perpetrator was Canadian (outgroup member) and enhanced when he was Australian (ingroup member). Australian university students (N = 167) read a scenario where a male student (Canadian or Australian) harasses a female student, and then responded to a questionnaire assessing their perceptions of the perpetrator and the events as well as their emotional reactions. Gender differences were found for perpetrator blame and victim derogation, and the relationship between gender and these variables was mediated by identification, anger and disgust. No effect of perpetrator nationality was found.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».