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Enregistrement W4392384628 · doi:10.1177/15570851241236739

“She Should be Smart Enough To Know, Hey, These Things Can Happen”: Identifying Men’s Perceptions, Attitudes and Beliefs About Sexual Aggression Toward Women in Drinking Venues and The Implications for Prevention

2024· article· en· W4392384628 sur OpenAlexafffund
Kathryn Graham, Sharon Bernards, Antonia Abbey, Victoria L. Banyard, Peter Donnelly, Tara M. Dumas, Sarah McMahon, Charlene Y. Senn, Kevin M. Swartout, AnnaLise Trudell, Samantha Wells

Notice bibliographique

RevueFeminist Criminology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSexual Assault and Victimization Studies
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of TorontoWestern UniversityUniversity of WindsorCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésAggressionPerceptionPsychologyComputer securityInjury preventionSuicide preventionSocial psychologyHuman factors and ergonomicsApplied psychologyPoison controlMedical emergencyMedicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sexual aggression (SA) by men toward women, including harassment and unwanted sexual touching, is ubiquitous in drinking venues. Focus groups with 38 male volunteers aged 19-26 were used to articulate men’s perceptions, attitudes, and beliefs (PABs) related to SA in drinking venues for future development of a comprehensive questionnaire. Three cross-cutting themes relevant to prevention emerged from discussions structured using a 6-dimensional theoretical model: drinking venues culture with normative acceptance of SA as harmless fun, gender scripts that hold female targets responsible for SA, and alcohol attributions that reduce blame for intoxicated men perpetrators and increase blame for women targets.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,485
Score d'incertitude au seuil0,685

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,143
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,278 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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