The Frequency, Nature, Impact, and Coping Strategies of Nonconsensual Intimate Image Dissemination Victimization: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Young adults increasingly initiate, maintain, and end sexual relationships online, an evolution that has also transformed how sexual violence may be perpetrated. Nonconsensual intimate image dissemination (NCIID) has gained attention in research, policy, and media. Yet, to date, there has been no synthesis of the literature on NCIID victimization. The goals of this review were to: (a) describe the frequency and nature of NCIID victimization, (b) examine the impacts of experiencing NCIID, and (c) identify survivor coping strategies. Following the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses extension for Scoping Reviews (PRISMA-ScR) guidelines, PubMed, Scopus, Web of Science, and ProQuest were systematically searched for peer-reviewed qualitative, quantitative, and mixed-methods studies published in English by February 1, 2025. A total of 49 studies met the inclusion criteria. The reported frequency of NCIID ranged from 3% to 65%, with higher rates among those who experienced some other form of technology-facilitated sexual violence. Perpetrators were often current or former partners, and content was shared through both private messaging and public platforms. Victim-survivors frequently reported psychological (e.g., depression, anxiety, post-traumatic stress disorder), social (e.g., ostracism, victim-blaming), and academic/occupational harms. Help-seeking strategies included disclosing to trusted others, legal action, and content reporting, while coping through avoidance strategies included relocation, withdrawal, or trying to act as if nothing happened. Barriers to help-seeking included stigma, lack of awareness, and prior negative experiences with authorities. Findings highlight the urgent need for survivor-centered support systems, awareness campaigns, and broader conversations about consent in digitally mediated sexual encounters.
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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 | 0,000 |
| 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 ».