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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».