Comment étudier la coercition sexuelle en laboratoire ? Adaptation et validation de la version française de la « date rape anologue task »
Bibliographic record
Abstract
Résumé Introduction Alors que pour des raisons éthiques évidentes, une situation de coercition sexuelle réelle ne peut pas être directement étudiée, différentes opérationnalisations ont été développées afin d’approcher au plus près une situation de coercition sexuelle (vignette, bande audio, vidéo ou recours à des compères). Toutefois, seules des vignettes sont aujourd’hui disponibles pour les chercheurs francophones souhaitant étudier une situation de coercition sexuelle. Objectif L’objectif de cet article est de présenter l’adaptation et la validation de la version française d’un stimulus audio, la « date rape analogue task ». Méthode Au total, 153 participants, issus de la population générale, ont été recrutés dans le cadre d’une recherche portant sur les effets de l’alcool et de l’excitation sexuelle en matière de coercition sexuelle. Résultats Les résultats permettent de soutenir la validité de construit de la version française. Alors que l’opérationnalisation d’une situation de coercition sexuelle constitue un enjeu majeur, il s’agit du premier stimulus expérimental audio disponible et validé en français. Ce stimulus s’avère particulièrement pertinent pour l’étude des déterminants perceptuels, émotionnels, cognitifs et contextuels sous-tendant la prise de décision d’utiliser des stratégies coercitives, tels qu’ils peuvent être vécus du point de vue des individus. Conclusion De nouvelles recherches apparaissent alors d’autant plus importantes qu’un programme de prévention, pour être efficace, doit également pouvoir prendre en compte les processus et mécanismes susceptibles d’expliquer la coercition sexuelle in situ.
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 | 0.200 | 0.294 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.007 |
| Open science | 0.004 | 0.005 |
| Research integrity | 0.005 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.002 |
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".