Rethinking sexual violence labels: exploring the impact of ‘victim’ and ‘survivor’ discourse
Notice bibliographique
Résumé
Background: Universities’ responses to sexual violence have faced scrutiny for their lack of proactiveness and their failure to address campus socio-cultural norms that contribute to rape myth acceptance. The labels victim and survivor play a crucial role in shaping attitudes toward sexual violence, but there is limited research on how university students perceive these labels.Objective: This paper explores sexual violence labels and their role in perpetuating rape culture. Undergraduate university students’ beliefs on using the label survivor instead of victim to describe someone who has experienced sexual violence were examined to consider how these labels create societal discourse on sexual violence.Method: The study draws on qualitative data collected from undergraduate students in Canada and the United States through open-response questions in an interactive textbook. Data were analysed and interpreted using a multi-method approach that combined principles of Critical Discourse Analysis and Feminist Poststructuralism. Direct quotes and word clouds from participants’ responses are used as evidence and to visually display discourse.Results: Findings revealed that participants recognised the negative societal discourses associated with the label victim and supported using survivor to challenge perceptions of sexual violence. Despite this, participants expressed hesitancy to adopt the label survivor because of the potential negative implications, such as the label promoting the allocation of individual blame, increasing barriers to justice, and reducing the perceived severity of sexual violence.Conclusions: This study underscores the complexities of sexual violence labels, the influence of language in shaping societal perceptions, and the need for a more comprehensive and equitable approach to responding to sexual violence.
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 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 | 0,026 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,041 |
| Communication savante | 0,014 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».