The Impact of Perpetrator Gender on Male and Female Police Officers' Perceptions of Child Sexual Abuse
Notice bibliographique
Résumé
Research in America, Canada and England indicates that professionals involved in the investigation of child sexual abuse cases have differing perceptions of seriousness, punishment and impact on the child, based on the professional's gender and the perpetrator's gender. The aim of this study was to investigate if such gender effects are prevalent in Australian child-abuse investigators, specifically the police. To assess this, 361 Australian police officers responded to a self-report questionnaire relating to a vignette describing child sexual abuse. The questions examined the police officer's perception of seriousness of the incident, the police action they would take and the perceived impact on the child. The vignette described the perpetrator as either male or female, with 172 police officers responding to the female perpetrator vignette and 189 responding to the male perpetrator vignette. The results indicated that, unlike overseas research findings in this area, the police officers' gender did not influence their perception of child sexual abuse, their perceived impact on the child, or the police action they would take. The gender of the perpetrator did however influence these factors, with a gender bias in favour of the female perpetrator. This finding is consistent with overseas research and is a factor that those working in the area should be aware of to ensure incidents involving female perpetrators are not underestimated or dismissed.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».