The Role of Rape Myth Acceptance, Situational Context, and Gender in Individual’s Perceptions of Image-Based Sexual Abuse Victims and Perpetrators
Notice bibliographique
Résumé
Image-based sexual abuse (IBSA), defined as the non-consensual creation, use, and/or distribution of sexually explicit photos, is an under-researched yet common form of violence against women. Victims of this form of violence are often blamed for the abuse they endure, which influences their likelihood to seek help and recover. While in-person sex work stigma is known to increase the likelihood of negative reactions to victims, it is unknown whether women who share their own sexual images online for money are viewed in similar ways. The current study used an experimental vignette design to understand the influence of the context of IBSA, specifically related to how the original image was produced, and gender, on individuals' attributions of blame to a female victim and male perpetrator of IBSA and their empathy for the victim, while controlling for rape myth endorsement. Results showed that participants placed more blame on the victim, less blame on the perpetrator, and displayed less empathy toward the victim when she took the explicit photo herself compared to a victim whose photo was taken by someone else. Moreover, participants blamed a perpetrator of IBSA less when he had paid for access to the explicit photo on a subscription-based website and displayed lower empathy for a victim of IBSA who earned a monetary reward for their explicit photo. On average, women reported more empathy for victims of IBSA compared to men, and individuals of all genders who endorsed rape myths to a greater degree placed more blame on victims of IBSA. This study is the first step in understanding the ways in which the context of image production affects the views of victims and perpetrators of IBSA and provides important information for prevention and education efforts.
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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 | 0,001 |
| 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 ».