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Enregistrement W1989926425 · doi:10.1080/07448481.2011.586387

A Qualitative Analysis of College Women's Leaving Processes in Abusive Relationships

2012· article· en· W1989926425 sur OpenAlexaff
Katie M. Edwards, Megan J. Murphy, Erin C. Tansill, Christina Myrick, Danielle R. Probst, Rebecca Corsa, Christine A. Gidycz

Notice bibliographique

RevueJournal of American College Health · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTranstheoretical modelPsychologyInterimDating violenceAbusive relationshipQualitative propertyQualitative researchSuicide preventionPoison controlHuman factors and ergonomicsDomestic violenceClinical psychologySocial psychologyBehavior changeMedicineMedical emergencySociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: This study assessed the process of leaving an abusive dating relationship utilizing a qualitative design. METHODS: Participants included 123 college women in abusive dating relationships who participated at the beginning and end of a 10-week academic quarter. RESULTS: Qualitative content analyses were used to analyze the transcribed responses to an open-ended question about women's leaving processes over the interim period. A variety of categories and themes emerged for women in different stages of the leaving process, consistent with the Transtheoretical Model of Change and Investment Model. Data also underscored women's lack of acknowledgment, minimization, and normalization of abuse. CONCLUSIONS: These data demonstrate the importance of dating violence intervention and prevention programming on college campuses and offer information that may be useful to college health providers who assist women in abusive dating relationships.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,560

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,006
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)0,0000,000

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,369 · 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'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

Citations28
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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