The Effect of Gender Role Expectations, Sexism, and Rape Myth Acceptance on the Social Perception of Sexual Violence: A Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Recent systematic reviews have highlighted the role of certain attitudes in shaping the social perception of sexual violence. This meta-analysis aimed to assess the effect of sexism, gender-role expectations, and rape myth acceptance on the social perception of sexual violence. It also aims to determine whether attitudinal dimensions, participant gender, or the dyadic composition of sexual violence incidents moderate this relationship. A literature search covered published and unpublished manuscripts from January 1, 2010, to December 31, 2023, across PsychArticles, Proquest, and Google Scholar. Manuscripts had to measure at least one attitude and assess participants’ perception of material depicting sexual violence between two adults. Data from 40 studies from 10 different countries, involving 12,283 participants, revealed a significant association between attitudes and the social perception of sexual violence ( r = .425, p < .001). Meta-regression highlighted the significant contributions of greater gender role expectations, hostile sexism, benevolent sexism, and rape myth acceptance to the social perception of sexual violence incidences. Their combined effect correlated with increased victim blame ( r = .558), reduced victim credibility ( r = −.492), decreased perception of incident severity ( r = −.363) and victim trauma ( r = −.390), heightened perceptions of victim pleasure ( r = .417), as well as reduced perpetrator blame ( r = −.288) and sanction severity ( r = −.191). These tendencies were even more pronounced in cases involving same-gender perpetrators and victims. Participant gender was not a significant moderator. These findings underscore the need for prevention efforts to address broader gender biases and power dynamics.
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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 | 0,020 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,039 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».