Yes, (most) men know what rape is: A mixed-methods investigation into college men’s definitions of rape
Notice bibliographique
Résumé
Sexual violence, including rape, is a pervasive problem on college campuses in the United States. Although men perpetrate the majority of sexual violence, men’s attitudes, experiences, and perspec-tives are not typically included in research on rape and sexual violence. We addressed this empirical gap through our mixed-methods analysis of 365 young men’s definitions of the term “rape.” Our analysis via consensual qualitative research revealed that men’s definitions fit into nine primary do-mains: lack of consent, taken advantage of, sex, sexual activity, unwanted, gender/sex-specific, harm to victim, relationship, and emotional response, as well as a miscellaneous domain. Further, using chi square tests of independence, we compared responses from men with and without a history of sexual violence perpetration. Findings showed that the definitions generated by men with a history of perpetration were less likely to include non-penetrative sexual violence and were more likely to use gender/sex-specific language in their definitions of rape. We conclude that most young men have a generally accurate understanding of rape, though perpetrators’ understandings may be somewhat narrower and more limited than those without a history of perpetration. We end with recommendations for refocusing sexual education curricula to better aid in the prevention of sexual violence perpetration. Specifically, given that (most) men know what rape is, educators should emphasize the cultural and situational factors that make rape more likely so all people can reduce the risk of sexual violence and take proactive precautions to prevent it.
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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 | 0,048 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».