Actions speak: personality, nonverbal behaviors, and self-perceptions of vulnerability in college-aged women
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Despite representing a relatively small portion of the population, those who experience repeat victimization make up a significant share of all sexual and violent crimes, implying that perpetrators target them repeatedly. Indeed, research reveals specific traits (e.g. submissiveness) and behaviors (e.g. gait) related to past victimization or vulnerability. The purpose of this study is to explore the link between personality traits, self-assessed vulnerability and nonverbal cues. Design/methodology/approach In all, 40 undergraduate Canadian women were videotaped while recording a dating profile. Self-report measures of assertiveness, personality traits and vulnerability ratings for future sexual or violent victimization were obtained following the video-recording. The videotape was coded for nonverbal behaviors that have been related to assertiveness or submissiveness. Findings Self-perceived sexual vulnerability correlated with reduced assertiveness and dominance and increased emotionality (e.g. fear and anxiety). Additionally, nonverbal behaviors differed based on personality traits: self-touch was linked to lower assertiveness, dominance and extraversion and higher submissiveness, emotionality and warm-agreeableness. Originality/value To the best of the authors’ knowledge, this is the first study of its kind to consider the relationships between personality, self-perceived vulnerability and nonverbal behaviors among college-aged women. Potential implications, including enhancing autonomy and self-efficacy, are discussed.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».