Prevalence rates and identification of nonconsensual sexual experiences among gay, bisexual, and other men who have sex with men in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Gay, bisexual, and other men who have sex with men (GBMSM) have been identified as a population at higher risk of experiencing non-consensual sexual experiences (NSEs). However, previous research studies examining the prevalence of NSEs in this population have been limited by inconsistent terminology and a lack of research on the topic. The main focus of this study was to compare the effectiveness of using self-labels versus behavioural indicators to measure the prevalence of NSEs experienced in adulthood in GBMSM and contribute to more accurate prevalence rates in the Canadian context. A total of 346 participants were recruited from various social media platforms in Canada. The study used a two-part question that asked participants if they had ever been sexually assaulted or raped, followed by a question about other nonconsensual sexual experiences. The study also used a formal behavioural measure, the Sexual Experiences Survey, to assess the prevalence of NSEs. The results indicated that a two-part question and the formal measure reported similar prevalence rates of NSEs—64.5% and 66.8% respectively. Overall prevalence of NSEs was very high in this sample, and people of colour and trans men reported even higher rates. Depending on the context, the parsimonious choice of questioning persons on the NSE history may be valid, however, only if applied in the context of asking for rape and assault as well as other NSEs that may not be captured by these definitions. The study highlights the importance of using consistent terminology and effective measurement methods when studying the prevalence of NSEs in GBMSM. These findings may have important implications for developing interventions and for obtaining more accurate prevalence rates in a variety of settings without having to use a longer, more formalized measure.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».