Perceived personality traits and presumptions of vulnerability to victimization in women
Notice bibliographique
Résumé
Purpose In women, having a history of sexual victimization has been linked to certain personality traits (e.g. low levels of assertiveness) and nonverbal behaviors (e.g. fewer head movements). The majority of research in this area, however, has considered how self-reported personality traits and gait relate to victimization. As such, the present study aims to examine how observers’ perceptions of personality impact judgments of targets’ vulnerability to sexual and violent victimization, and how the nonverbal behaviors used when making these judgments may vary depending on perceived personality traits. Design/methodology/approach A total of 309 participants watched eight audio-less videos of a woman speaking. Following each video, participants rated each woman on varying personality and emotionality traits, as well as their perception of how vulnerable the woman was to future victimization, and how they came to their decision according to a number of predetermined nonverbal cues. Findings Consistent with previous research, observers’ perceptions of sexual vulnerability were negatively related to perceptions of targets’ self-esteem and confidence, and positively related to anxiety. While violent vulnerability displayed a similar pattern of results, the nonverbal behaviors cited during the vulnerability appraisal process varied between personality traits. Though few results emerged within the latter query, anxiety exhibited the majority of all significant relationships, including being positively associated with facial expressions and upper and lower body movements. Originality/value Results suggest that different behavioral and personality interventions (e.g. increasing self-esteem) may serve to increase self-efficacy, autonomy and confidence, as well as help women feel more in control of their destiny and interpersonal communications.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».