Women’s Experiences of Adult Sexual Assault, by Perpetrator Gender and Participant Sexual Orientation
Notice bibliographique
Résumé
The vast majority of theoretical and empirical research assessing sexual assault (SA) focuses on man-against-woman SA (MWSA), leaving other forms such as woman-against-woman SA (WWSA) understudied. Relatively simple questions, such as the relative frequency of WWSA for women of different sexual orientations, the tactics (e.g., coercion, force), or forms (e.g., groping, vaginal penetration) employed in WWSA remain unanswered. To address these issues, 268 women (approximately one-third of each bisexual, lesbian, and heterosexual) completed an online survey reporting on whether or not they had experienced a variety of nonconsensual sexual experiences in their adult lifetime, asking specifically about perpetration by men and women. Results indicated that although SA perpetrated by men was far more common, a substantial minority of participants reported having experienced WWSA. In general, tactics and forms employed were similar, regardless of the gender of the perpetrator or the woman’s sexual orientation, with two exceptions: bisexual women had experienced higher rates of MWSA, and lesbian women had experienced more SA in the form of oral sex compared to other groups. Implications for theory, empirical research, and especially community and clinical practice 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 | 0,002 | 0,007 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».