Alcohol’s Role in Campus Sexual Assault Bystander Behavior: A Systematic Review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Between 50% and 70% of campus sexual assaults (SA) involve alcohol and campuses frequently promote bystander intervention strategies to prevent SA in student party contexts. This systematic review evaluates the measurement and outcomes of quantitative studies on how alcohol affects campus SA bystander outcomes. Using four search strategies and rigorous systematic review methods, we conducted a review of 36 studies. We included studies published after 2,000 conducted with college students in the United States, its territories, and Canada which contained information on alcohol use and SA bystander outcomes (behaviors and upstream proxies). Only a third of included studies measured bystander behavior directly, the majority measured upstream proxies (e.g., intentions, self-efficacy). Most studies considered the influence of victim intoxication on bystander outcomes. No studies assessed the pharmacological or physiological effects of alcohol on bystander outcomes. A single study examined hypothetical bystander responses when intoxicated, one-third examined bystander's typical alcohol use in relation to bystander outcomes. Many findings are contradictory, including fundamental details such as how often students encounter SA involving alcohol or whether bystanders' alcohol use predicts outcomes. Findings suggest that students are less likely help intoxicated victims compared to sober victims, but there are clear moderating factors. Perpetrator intoxication was not studied in relation to bystander behavior and did not influence any upstream proxies. Evaluations of interventions on alcohol and bystander topics are promising yet more research is required. This review illuminates key gaps in the literature, including the need for validated measures and scenarios, event-level studies, and alcohol administration trials.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle