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Record W4206649945 · doi:10.7202/1084309ar

Agir selon son genre : influence de la socialisation sexuelle hétéronormative sur la compréhension du consentement et de la violence à caractère sexuel des étudiantes et des étudiants en Acadie du Nouveau-Brunswick

2019· article· fr· W4206649945 on OpenAlexaffvenueabout
Sylvie Morin, Lise Savoie, Marie-Andrée Pelland, Sarah Grandisson

Bibliographic record

VenueRevue de l’Université de Moncton · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSexual Assault and Victimization Studies
Canadian institutionsUniversité de Moncton
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesSociologyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans le cadre d’une recherche sur les expériences de consentement et de non-consentement sexuel chez les jeunes adultes, 37 entrevues ont été réalisées auprès de la population étudiante de l’Université de Moncton. Une analyse thématique, situationnelle et systémique (Paillé et Mucchielli, 2012) de ces discours permet de reconnaître l’influence de la socialisation genrée, en particulier la socialisation sexuelle hétéronormative, sur la compréhension du consentement et de la violence à caractère sexuel des étudiantes et des étudiants. On remarque que les stéréotypes féminins de vulnérabilité, de passivité, de gentillesse et de pureté contribuent à la difficulté des femmes à faire valoir leur non-consentement, à affirmer leur consentement, ainsi qu’à leur tendance à se responsabiliser face aux expériences de violence sexuelle vécues. Chez les hommes, les normes de la masculinité hégémonique contribuent à la fois à la difficulté à respecter ou à détecter le non-consentement chez le partenaire, à la banalisation de la violence à caractère sexuel et au déni de leur victimisation sexuelle. Il s’agit ainsi de normes hétérosexistes qui rendent la violence sexuelle possible et excusable, érigées en système qui fonde la culture du viol. Pour terminer, la nécessité d’un changement social d’envergure, d’une socialisation décloisonnée du genre et de la sexualité est mise en évidence.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.100
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.014
GPT teacher head0.275
Teacher spread0.261 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations3
Published2019
Admission routes3
Has abstractyes

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