Notice bibliographique
Résumé
Spousal homicide perpetrators are much more likely to be men than women. Accordingly, little research has focused on delineating characteristics of women who have committed spousal homicide. A retrospective clinical review of coroners' files containing all cases of spousal homicide occurring in Quebec over a 20-year period was carried out. A total of 276 spousal homicides occurred between 1991 and 2010, with 42 homicides by female spouses and 234 homicides by male spouses. Differences between homicides committed by female offenders and male offenders are discussed, and findings on spousal homicide committed by women are compared with those of previous studies. Findings regarding offenses perpetrated by females in the context of mental illness, domestic violence, and homicide-suicide are explored. The finding that only 28% of the female offenders in the Quebec sample had previously been subjected to violence by their victim is in contrast to the popular belief and reports that indicate that most female-perpetrated spousal homicide occurs in self-defense or in reaction to long-term abuse. In fact, women rarely gave a warning before killing their mates. Most did not suffer from a mental illness, although one-fifth were acutely intoxicated at the time of the killing. In the vast majority of cases of women who killed their mates, there were very few indicators that might have signaled the risk and helped predict the violent lethal behavior.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».