Associations Between Pornography Use Frequency and Intimate Partner Violence Perpetration Among Young Adult Couples: A 2-Year Longitudinal Study
Notice bibliographique
Résumé
Pornography use is a common sexual activity for many individuals including those in a romantic relationship. Some studies have shown that violent content depicted in pornography is a risk factor for perpetration of violence in real life. Even if most of these studies examined perpetration of violent behaviors in general, not specifically toward the intimate partner, some studies have shown that pornography use frequency is related to a greater perpetration of intimate partner violence (IPV), while other studies have found that it is not significantly related. However, most previous studies were cross-sectional, sampled individuals rather than couples, and did not include separately forms of IPV (e.g., physical, psychological, and sexual). The present study examined the associations between pornography use frequency and the perpetration of physical and psychological IPV, and sexual coercion among young adult couples. A convenience sample of 113 couples aged between 16 and 29 years old completed self-reported online questionnaires two times over a 2-year period. The results of autoregressive cross-lagged models showed that a person's pornography use frequency at Time 1 was related to their own higher sexual coercion perpetration 2 years later and that a person's sexual coercion perpetration was related to their partner's lower pornography use frequency 2 years later. However, no significant association between pornography use frequency and physical and psychological IPV emerged. In line with previous studies, our results suggest that pornography use represents an important risk factor for the perpetration of sexual coercion. Findings support the need to include education around pornography use in sexual violence prevention programs to avoid that young adults reproduce pornographic scripts in their sexuality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».