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Enregistrement W1965071028 · doi:10.3402/ijch.v61i2.17443

Violence, sexual abuse and health in Greenland

2002· article· en· W1965071028 sur OpenAlexaboutno aff
Tine Curtis, Finn Breinholt Larsen, Karin Helweg‐Larsen, Peter Bjerregaard

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Circumpolar Health · 2002
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSexual abuseSexual violencePopulationPsychiatryDomestic violencePoison controlMedicineSuicide preventionInjury preventionOccupational safety and healthMental healthReproductive healthClinical psychologyPsychologyMedical emergencyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants0,623
Score d'incertitude au seuil0,577

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,310 · 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

Citations73
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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