Cyber-aggression towards women: Measurement and psychological predictors in gaming communities
Notice bibliographique
Résumé
Approximately 52% of young women report receiving threatening messages, sharing of their private photos by others without their consent, or sexual harassment online – examples of cyber-aggression towards women. A scale to measure endorsement of cyber-aggression towards women was developed to be inclusive of the many contemporary ways that women are targeted online. We examined sociopolitical ideologies (right-wing authoritarianism, social dominance orientation) and perceived threats (based on the Dual Process Motivational Model of Ideology and Prejudice, as well as Integrated Threat Theory) as predictors of endorsement of cyber-aggression towards women in three studies (Pilot Study, n=46; Study 1, n=276; Study 2, n=6381). Study 1 and 2 participants were recruited from online video gaming communities; Study 2 comprised responses collected during or after a livestream of YouTubers doing the survey went viral. The YouTubers criticized feminism and alleged that female gamers had privilege in the gaming community. In all three studies, exploratory factor analyses suggested endorsement of cyber-aggression towards women is a unidimensional psychological construct and the scale demonstrated great internal reliability. In path analyses, social dominance orientation emerged as the most consistent predictor of endorsement of cyber-aggression towards women, mediated, in part, by perceived threats.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».