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Record W4417119839 · doi:10.7202/1121877ar

La coercition sexuelle exercée par les femmes : l’impact du lien avec la victime

2025· article· fr· W4417119839 on OpenAlexaffvenue
Geneviève Parent, Alexandre Viel

Bibliographic record

VenueCriminologie · 2025
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSexual Assault and Victimization Studies
Canadian institutionsInternational Centre for Comparative CriminologyUniversité du Québec en Outaouais
Fundersnot available
KeywordsSexual abusePoison controlVictimisationSex therapy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les recherches menées au cours des deux dernières décennies ont permis d’identifier divers facteurs associés à l’utilisation de stratégies de coercition sexuelle par les femmes. Cependant, aucune étude n’a encore exploré l’influence du lien entre la femme et la victime dans cette problématique. Or, le contexte relationnel, qu’il s’agisse d’une relation stable ou occasionnelle, pourrait moduler les facteurs impliqués. La présente étude a donc pour objectif d’analyser l’impact de différents facteurs associés à la coercition sexuelle exercée par les femmes, en fonction de la relation avec la victime. L’échantillon est composé de 197 femmes sexuellement attirées par les hommes et ayant répondu à des questionnaires en ligne sur la plateforme Lime Survey. Près d’une femme sur deux (49,7 %) a rapporté avoir eu recours à une stratégie de coercition sexuelle avec un partenaire stable, tandis que 19,0 % ont rapporté y avoir eu recours avec un partenaire occasionnel. Les résultats indiquent que les traits de la Triade noire ainsi que les scripts sexuels stéréotypés varient selon la nature de la relation avec la victime. De plus, la victimisation sexuelle est associée à la coercition sexuelle uniquement lorsque le partenaire est stable, alors que l’hypersexualité n’y est associée que lorsque le partenaire est occasionnel. Les résultats sont discutés en fonction du lien avec la victime.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.730
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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 head0.246
GPT teacher head0.424
Teacher spread0.178 · 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 designNot applicable
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

Citations0
Published2025
Admission routes2
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