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Enregistrement W1479726265 · doi:10.1177/0886260515596147

Domestic and Marital Violence Among Three Ethnic Groups in Nigeria

2015· article· en· W1479726265 sur OpenAlexaff
Collins Nwabunike, Eric Y. Tenkorang

Notice bibliographique

RevueJournal of Interpersonal Violence · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésYorubaDomestic violenceIgboHausaEthnic groupPsychological interventionSexual violencePoison controlSuicide preventionMarital statusInjury preventionMedicinePsychologyDemographyPsychiatryPopulationMedical emergencySociologyEnvironmental healthCriminology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is evidence that between half and two thirds of Nigerian women have experienced domestic violence, and that this is higher in some ethnic groups than others. Yet, studies that examine the ethnic dimensions of domestic and marital violence are conspicuously missing in the literature. We fill this void using data from the Nigeria Demographic and Health Survey. Results indicate significant ethnic differences with Igbo women more likely to have experienced sexual and emotional violence compared with Yoruba women. Hausa women were however significantly less likely to experience physical and sexual violence but not emotional violence, compared with Yoruba women. Women with domineering husbands were significantly more likely to experience physical, sexual, and emotional violence. Similarly, those who thought wife-beating was justified were more likely to experience all three types of violence. The independent effects of ethnicity on domestic violence suggests that specific interventions may be needed for women belonging to different ethnic groups if the problem of domestic violence is to be dealt with effectively in Nigeria.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,300 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations100
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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