Development and Validation of the Attitude toward Sexual Aggression against Women (ASAW) Scale
Notice bibliographique
Résumé
There is consensus in the social psychological literature that attitudes (i.e., positive or negative evaluations of a psychological object) can be important determinants of behaviour. To facilitate more rigorous research on the relationship between attitudes and sexually aggressive behaviour, the purpose of this thesis was to develop and validate a measure of attitudes toward sexual aggression, namely, the Attitude toward Sexual Aggression against Women (ASAW) scale. To develop the ASAW, a large pool of potential items designed to assess favourable or unfavourable evaluations of a wide range of sexually aggressive behaviours was administered to three independent samples of men from the community. Items were selected based on psychometric and structural analyses, with the primary objective of selecting non-redundant items with the highest response variance (to reduce floor effects). The resulting 13-item scale demonstrated excellent internal consistency and factor analyses suggested it is unidimensional. To test the validity of the ASAW's scores, I conducted two separate studies. The first study provided preliminary evidence of discriminant and incremental validity. Factor analyses indicated that ASAW items were distinct from the items of three commonly used measures of offence-supportive cognition, and that the ASAW explained unique variance in sexually aggressive behaviour after accounting for these other measures. The second study consisted of an experimental test of construct validity based on following reasoning: if scores on the ASAW are sensitive to a well-established attitude-change manipulation (i.e., persuasive communication; Stiff & Mongeau, 2016), this would suggest that the ASAW is measuring attitudes toward the target of the manipulation. Results of the randomized experiment were mixed, suggesting that scores on the ASAW tended to be sensitive to the attitude-change manipulation, but not significantly more so than a measure of a related but distinct construct (i.e., rape myth acceptance). Taken together, these studies provide preliminary evidence for the ASAW's validity, including structural, discriminant, incremental, and construct validity. If additional tests provide more conclusive evidence of construct validity, then the ASAW should be used in future research to examine the role that attitudes may play in the perpetration of sexual aggression against women.
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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 | 0,000 |
| 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 ».