Situations de violences sexuelles en milieu universitaire : une étude exploratoire descriptive des motifs de (non-)dévoilement et (non-)dénonciation, des réactions sociales et des retombées
Notice bibliographique
Résumé
Les violences sexuelles en milieu universitaire (VSMU) sont une problématique s’inscrivant dans un contexte social plus large de violences envers les femmes (Comité permanent de la condition féminine, 2017). Les violences sexuelles peuvent avoir un impact important dans la vie des personnes qui les subissent et ces conséquences peuvent être teintées par la manière dont les proches, les professionnel·le·s et les institutions y répondent lorsque ces situations sont dévoilées ou dénoncées (Campbell et al., 2009; Ullman, 2010). La présente recherche est issue de l’Enquête Sexualité, Sécurité et Interactions en Milieu Universitaire (ESSIMU) : Ce qu’en disent étudiant.es, enseignant.es et employé.es (Bergeron et al., 2016). À l’aide d’un questionnaire en ligne, l’ESSIMU a récolté les récits de 2057 répondant·e·s provenant de six universités du Québec, dont 332 répondant·e·s rapportant 357 situations de VSMU faisant mention d’un (non )dévoilement ou d’une (non-)dénonciation qui ont été analysées dans la présente recherche. Cette recherche qualitative descriptive cherche à explorer les expériences de (non-)dévoilement et (non-)dénonciation à travers une analyse thématique des motifs, des réactions sociales, des retombées et des raisons de ne pas dénoncer ou dévoiler. L’analyse thématique a permis de décrire les raisons pour lesquelles les étudiant·e·s, employé·e·s et enseignant·e·s qui vivent des situations de VSMU dévoilent, dénoncent ou ne le font pas. Les situations analysées montrent que lorsqu’ils·elles dévoilent, c’est surtout informellement à des membres de leur entourage personnel ou à des collègues. Il y en a aussi qui dévoilent ou dénoncent à des destinataires formels comme des personnes en position d’autorité ou des ressources universitaires. Les réactions reçues après un dévoilement ou une dénonciation sont surtout des réactions positives comme des réponses de soutien émotionnel, mais des réactions négatives, dont des réactions minimisant ou invalidant l’expérience ou les sentiments de la personne sont aussi rapportées. Les résultats sont discutés en lien avec les concepts centraux identifiés dans la recension des écrits, dont les motifs de (non )dévoilement et (non )dénonciation et les réactions sociales. Des recommandations pour la recherche et l’intervention sont données.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,030 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».