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
Bibliographic record
Abstract
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.
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 | 0.006 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".