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Enregistrement W4387227135 · doi:10.21428/58a8fd3e.34772e30

Revenge Porn: A Disturbing Trend in Sexual Violence That Must Be Exposed

2023· article· en· W4387227135 sur OpenAlexaff
Alexandre Gauthier

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSexuality, Behavior, and Technology
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSexual violenceCriminologyPsychologyMedical emergencyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Revenge porn, also known as "pornodisclosure" is a form of online sexual violence that involves sharing sexually explicit images or videos of a person without their consent.This form of sexual violence has become increasingly prevalent in recent years due to the ease with which images can be shared on social networks and messaging applications.In this popularization article, we will begin by exploring the scope of revenge porn.Next, we will analyze the reasons that motivate perpetrators of this form of sexual violence and the psychological, social, economic, and occupational effects it has on victims.Finally, we will discuss the legal and ethical aspects of revenge porn and suggest preventive measures. A B S T R A C TLa vengeance pornographique, également connue sous le nom de « pornodivulgation » ou de « revenge porn », est une forme de violence sexuelle en ligne qui consiste à partager des images ou des vidéos sexuellement explicites d'une personne sans son consentement.Cette forme de violence sexuelle est devenue de plus en plus répandue ces dernières années en raison de la facilité avec laquelle les images peuvent être partagées sur les réseaux sociaux et les applications de messagerie.Dans le présent article de vulgarisation, nous débuterons en explorant la portée de la vengeance pornographique.Ensuite, nous analyserons les raisons qui motivent les auteurs de cette forme de violence sexuelle ainsi que les effets psychologiques, sociaux, économiques et professionnels qu'elle engendre chez les victimes.Enfin, nous aborderons les aspects légaux et éthiques liés à la vengeance pornographique et suggérerons des mesures préventives.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0060,008
Communication savante0,0060,008
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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.

Tête enseignante Opus0,113
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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