The Prevalence of Technology-Facilitated Sexual Violence: A Meta-Analysis and Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
The primary aim of this systematic review and meta-analysis was to examine the prevalence of technology-facilitated sexual violence (TFSV) within the adolescent and adult population regarding victimization and perpetration. In addition to the primary aim, associated health outcomes with TFSV were discussed through a qualitative lens. Specific forms of TFSV that were examined include distribution of, production of, and threats to distribute sexual material involving another individual without that person’s consent via images or videos; 425 articles from MEDLINE, PsycArticles, PsycINFO, Criminal Justice Abstracts, ProQuest Dissertations & Theses, and Google Scholar were screened. Nineteen articles (comprising 20 independent samples) reporting prevalence rates of TFSV on 32,247 participants were included in this random-effects meta-analysis. Pooled prevalence of victimization results revealed that 8.8% of people have had their image or video-based sexts shared without consent, 7.2% have been threatened with sext distribution, and 17.6% have had their image taken without permission. Regarding perpetration, 12% have shared sexts beyond the intended recipient, 2.7% have threatened to share sexts, and 8.9% have nonconsensually taken an image. Moderator variables included publication year, mean participant age, proportion of female participants, and study setting, with meta-regression analyses revealing no significant predictors. Finally, a qualitative analysis of nine articles ( n = 3,990) was conducted to assess mental health associations with TFSV victimization, revealing significant mental health impacts, including anxiety, depression, and poor coping, for victims.
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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 | 0,023 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,037 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».