The Predictors, Motivations and Characteristics of Image-Based Sexual Abuse: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Image-based sexual abuse (IBSA) is a form of sexual violence and abuse that is facilitated by the use of technology. The array of different technologies, ever-changing behaviors, and varied terminology have created challenges in terms of appropriate response, legislation, and the protection of victims as well as difficulties in establishing the extent and harms of this behavior on a wider scale and context. This scoping review examines and synthesizes the current literature which focuses on predictors, the motivation of perpetrators, and the characteristics of both victims and perpetrators in relation to IBSA. The databases Web of Science , ASSIA , ProQuest , and StarPlus were searched in December 2023. A supplementary search was conducted in Google Scholar and hand-searching of two key journals within the topic area. The search focused on five geographical locations that share some cultural background (United Kingdom/Ireland, United States, Canada, New Zealand, and Australia). A total of 60 studies and reviews were included which meet the inclusion criteria. The main findings were: (a) diverse populations and marginalized groups are not represented in the current literature; (b) there is a vast number of interchangeable terminologies used; (c) there are limited studies that examine the predictors of victimization of IBSA; (d) the United States and Australia are the dominant countries of study of IBSA.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».