Define It! Addressing Rape Culture within 2SLGBTQ+ Communities Through Critical Consciousness Raising
Notice bibliographique
Résumé
Sexual violence remains a global public health concern. Although evaluated rates of sexual victimization against LGBTQ+ individuals exist, prevention efforts primarily center cisgender and heterosexual experiences. The current study addressed this gap by evaluating the effectiveness of a sexual violence prevention program, Define it! adapted by and for LGBTQ+ communities. Data were collected at baseline and one-month follow-up from 36 LGBTQ+ students (intervention n = 22, control n = 14). Univariate ANCOVAs were run to investigate the impact of the intervention on critical consciousness, bystander willingness to intervene, and rape myth acceptance. Significant group differences were identified for bystander willingness categories of consciousness raising and sexual assault bystander behavior. Additional significant group differences were not identified. However, due to the small sample size, effect sizes were examined. Effects sizes ranged from large (η2 = .173, consciousness raising) to minimal (η2 = .001, sexual harassment bystander behavior). Results provide initial support for the utility of the adapted version of Define it! with LGBTQ+ communities, particularly in the areas of consciousness raising and sexual assault bystander behavior. These results also suggest the promise of prevention efforts centering LGBTQ+ individuals and their experiences and critical consciousness raising in ending sexual violence on campuses.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».