Violence, sexual abuse and health in Greenland
Notice bibliographique
Résumé
The purposes of the study were to analyse the lifetime prevalence of violence and sexual abuse among the Inuit in Greenland and to study the associations between health and having been the victim of violence or sexual abuse. Associations were studied with specific attention to possible differences between women and men. Further, response rates were analysed specifically in order to understand consequences of including questions on violence and sexual abuse in the questionnaire survey. The analyses were based on material from a cross-sectional health interview survey conducted during 1993-94 with participation from a random sample of the Inuit population in Greenland (N = 1393). The prevalence of ever having been a victim of violence was 47% among women and 48% among men. Women had more often than men been sexually abused (25% and 6%) (p < 0,001) and had more often been sexually abused in childhood (8% and 3%) (p = 0.001). Having been the victim of violence or sexual abuse was significantly associated with a number of health problems: chronic disease, recent illness, poor self-rated health, and mental health problems. The associations between having been the victim of violence or sexual abuse and health was stronger for women than for men. It is possible to secure a reasonably high response rate in a general health survey that includes questions on violence and sexual abuse.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».