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Enregistrement W1499873804

Domestic violence fatality review teams: Collaborative efforts to prevent intimate partner femicide

2010· article· en· W1499873804 sur OpenAlexaboutno aff
Kelly Watt

Notice bibliographique

RevueIllinois Digital Environment for Access to Learning and Scholarship (University of Illinois at Urbana-Champaign) · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFemicideDomestic violenceCriminologyIntimate partnerPoison controlSuicide preventionBusinessPolitical scienceComputer securityPsychologyMedical emergencyMedicineComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 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)0,164
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,231
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,164
Score d'incertitude au seuil0,869

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1640,231
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,005
Études des sciences et des technologies0,0110,004
Communication savante0,0100,009
Science ouverte0,0040,025
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,279 · 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'étudeQualitatif
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

Citations10
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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