Males Experiencing Sexual Assault at a Young Age: A Social Policy Evaluation in Canada
Notice bibliographique
Résumé
The paper aims to examine whether there should be policy intervention in Canada specifically helping males experiencing sexual assault because the current literature about the causes and consequences of male sexual assault victimization was limited in Canada, and sexual assault policies in Canada were mainly for female victims. The secondary study was conducted using the 2014 General Social Survey, Cycle 28: Victimization main file, a dataset created by Statistics Canada. Two binary logistics regressions are conducted to examine the relationship between the sex of the respondent and the relationship between sexual assault victims and attackers, and the male's disability status and the likelihood of being sexually assaulted before age 15. Ordinary least squares regression is used to examine the impact of sexual assault victimization on one's mental health. The results based on the weighted analyses oppose the potential indicators identified by current literature; there is no statistically significant relationship with a 95% confidence level found in all three hypotheses after controlling the potential key indicators. Although the result suggests no policy interventions should target males, males, or males with physical or mental/psychological disabilities, the results may be more accurate by using a more updated dataset with more relevant questions and sociodemographic information available and more advanced statistical models and knowledge about quantitative research. The paper still suggests helping male sexual assault victims; other studies suggest that some face difficulties while seeking help. Anti-sexual assault policies should be created through prevention, reduction, legal responses, and various institutions and levels of authorities cooperating to solve the complex issue.
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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 | 0,009 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».