Non-consensual forwarding of sexts: characteristics and overlap with in-person sexual coercion
Notice bibliographique
Résumé
This study sought to describe the characteristics of people who non-consensually forward sexts, to examine the overlap between the non-consensual forwarding of sexts and in-person sexual coercion, and to investigate what correlates were associated with each perpetration type (i.e. the non-consensual forwarding of sexts and in-person sexual coercion). In our online community sample of 2,780 emerging adults (i.e. aged 18–30), mostly from North America (97.9%), we found a prevalence of 9.2% for the non-consensual forwarding of sexts and a 13.7% prevalence for in-person sexual coercion. The two types of sexual coercion overlapped; however, more perpetrators of the non-consensual forwarding of sexts had also committed in-person perpetration than in-person perpetrators who also committed the non-consensual forwarding of sexts. Higher sex drive, being a man, greater susceptibility to peer pressure, and self-reporting the other type of sexual coercion were independently related with in-person sexual coercion and the non-consensual forwarding of sexts. Our findings suggest a possible overlapping etiology between in-person sexual coercion and the non-consensual forwarding of sexts and that programmes aimed at reducing in-person sexual coercion could be effective for reducing the non-consensual forwarding of sexts.PRACTICE IMPACT STATEMENT Results from our online survey of 2,780 adults aged 18-30 suggest that using “revenge pornography” to refer to the non-consensual forwarding of sexual materials is unnecessarily restrictive and does not represent the nature of this phenomenon. Further, we found that positive beliefs about the non-consensual forwarding of sexts was a common motivation for non-consensually forwarding sexts, suggesting that social media campaigns educating emerging adults on the risks of the non-consensual forwarding of sexts may be effective in reducing this behaviour.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».