La polyvictimisation comme facteur de risque de revictimisation sexuelle12
Bibliographic record
Abstract
L’objectif était de tester l’hypothèse selon laquelle une exposition générale à la victimisation, ou victimisation multiple, expliquerait une conclusion de recherche fréquente : la victimisation sexuelle accroît le risque de victimisation sexuelle ultérieure. L’étude utilise les données de deux phases de la National Survey of Children’s Exposure to Violence (NatSCEV), menées en 2008 et en 2010. La NatSCEV est une enquête téléphonique auprès d’un échantillon représentatif d’enfants des États-Unis dont les ménages ont été sélectionnés par une composition aléatoire des numéros de téléphone. La présente analyse porte sur les 1186 enfants qui ont participé aux deux phases et qui étaient âgés de 10 à 17 ans lors de la Phase 1. Le nombre total de victimisations à la Phase 1 constituait la meilleure variable prédictive de la victimisation sexuelle à la Phase 2. À la Phase 1, la victimisation sexuelle n’apportait aucune contribution indépendante lorsque d’autres victimisations non sexuelles étaient incluses dans la prédiction. Les recherches futures sur la prédiction de la victimisation sexuelle et sur la récidive de la victimisation sexuelle devront également inclure et contrôler un large éventail d’autres victimisations non sexuelles.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".