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Enregistrement W1524611983 · doi:10.1111/j.1468-2397.2007.00526.x

Risk factors for dating violence among teenage girls under child protective services

2007· article· en· W1524611983 sur OpenAlexaffabout
Hélène Manseau, Mylène Fernet, Martine Hébert, Delphine Collin‐Vézina, Martin Blais

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Social Welfare · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVictimisationPhysical abuseSexual abusePsychologyOddsLogistic regressionIntervention (counseling)Poison controlClinical psychologyChild abuseSuicide preventionDemographyMedicinePsychiatryEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of the present study was to explore potential risk factors for severe physical victimisation in dating relationships of adolescent girls in the child protective system (CPS). A total of 196 adolescent Canadian girls within the care of the CPS completed questionnaires containing measures relating to dating and family violence, sexual history and socio‐demographic variables. Results showed that the majority of participants had experienced some types of victimisation in their dating relationships, with 53.1 per cent reporting at least one severe physical victimisation experience. Results from bivariate analyses revealed that a history of child sexual abuse and school failure or dropout were not associated with dating victimisation. History of parental physical abuse, living outside the family environment before placement, age of first sexual relationship, number of sexual partners and having been pregnant were related to sustained severe physical dating victimisation. Logistic regression analysis indicates that all factors, save for number of partners and living outside family environment, contributed to the prediction of dating victimisation in multivariate analysis. Having been pregnant increased the odds of sustaining severe physical abuse more than threefold (by 3.60). Implications for intervention and further research are discussed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,544
Score d'incertitude au seuil0,864

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,319 · 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 tête enseignante, 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

Citations24
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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