An Intersectional and Ecological Approach to Undestanding Cyber-sexual Violence Vulnerability: Connecting Individual, Environmental, and Sociocultural Factors
Notice bibliographique
Résumé
Cyber-sexual violence is an emerging social and public health concern, yet our knowledge and understanding of this issue is limited. In light of this, the purpose of the present study was to investigate the factors that create a vulnerability for cyber-sexual violence at each level of social ecology, using an ecological and intersectional framework as a guide. In order to fulfill the above research objective, a cross-sectional research design was employed in which a sample of Canadian adults completed an online self-guided survey. The results of this study indicate that cyber-sexual violence vulnerability can be conceptualized as emerging from an interplay among the individual level variables of age and gender identity; the microsystem level variables of time spent online, time spent using online dating sites, and engagement in sexting; as well as the chronosystem variable of sexual violence victimization history. Moreover, when considered independently, engagement in sexting and sexual violence victimization history were the sole variables that significantly predicted cyber-sexual violence vulnerability. The results of this study indicate that in order to establish effective cyber-sexual violence prevention and intervention, we must take into account the various aspects of an individual’s identity, environment, and experiences as well as the sociocultural context in which they exist.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,017 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».