Domestic violence fatality review teams: Collaborative efforts to prevent intimate partner femicide
Notice bibliographique
Résumé
Intimate partner femicide, the murder of a woman by her current or former partner, is a serious international problem. Given the gravity of intimate partner femicides, domestic violence fatality review teams have emerged in the North America as collaborative settings aimed at understanding and preventing them. Although domestic violence fatality review teams have been developed rapidly and widely, little is known about the nature of these teams or whether and how these teams actually prevent intimate partner femicide. The goals of this study were to: (1) describe the goals, structures, processes and outcomes of domestic violence fatality review teams; and, (2) identify the critical tensions or issues navigated by these collaborative efforts. The study consisted of three phases. The first phase involved a review relevant literature, discussion with experts in the field, and anecdotal experiences of team members. The second phase involved in-depth interviews with key informants and review of the most recent reports from 35 teams in the United States and Canada to gain a systematic understanding of them. At least one team was recruited from every state or province in which teams were active. Data were analyzed using frequency and content analysis. The third phase involved the use of case study methodology to obtain rich descriptive information about a subset of three teams. The analyses revealed a great deal of diversity across teams with respect to goals, structures, processes, and outcomes, but considerable similarity with respect to critical tensions or issues faced by teams. These tensions included no blame or shame versus accountability, freedom of information versus individual right to privacy, betterment versus empowerment, biography versus epidemiology, and understanding versus action. Both the diverse nature of these settings and their navigation of tensions appeared to reflect how teams attempted to promote systems change and, ultimately, how well-positioned they were to achieve this end. The findings have broader implications for our understanding of how collaborative settings operate, particularly with regard to the implicit and explicit choices they make regarding critical tensions. Understanding the diversity of collaborative settings and the processes underlying their efforts is important for informing future theory and research about collaborative settings and to facilitate improvements to practice and policy in this area.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,164 | 0,231 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,025 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».