“I’m a Monster, but I’m Not a <i>Monster</i> ”: Symbolic and Social Identity Work Among Child Sexual Exploitation Material Users
Notice bibliographique
Résumé
Child sexual exploitation material (CSEM) users elicit strong negative reactions from society and people within their networks. There are symbolic and social boundaries that these individuals have transgressed, and subsequent identity work involves the negotiation of self and self-presentation. This article combines results from two studies to explore negotiation of identity, symbolic and social boundaries, and associated narratives among 103 CSEM users. One study was an anthropological ethnography with 17 months of UK fieldwork in community-based group programs, and the other involved four months of interviews in sexual offense treatment units of a US prison. Participants' identity work had commonalities: distinguishing between acts vs identities; differentiating crimes from identities; comparing offenses to others viewed as worse; framing childhood experiences as influencing offending; and situating both offending and post-offending identities within larger society. Results are discussed in the context of debates about risk, treatment, prevention, harm, denial/downplay/minimization, and reintegration. Furthermore, we highlight how identity work occurs within potentially competing/contrasting personal, judicial, treatment, media, and societal reactions to and expectations of individuals who have committed sexual offenses. Finally, we demonstrate the methodological and analytical value of cross-disciplinary comparative qualitative research by showing similarities across participants from different countries, settings, timeframes, and interventions.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».