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Enregistrement W2014444888 · doi:10.1037/a0028603

Understanding intimate partner violence dynamics using mixed methods.

2012· article· en· W2014444888 sur OpenAlexaff
David A. Katerndahl, Sandra K. Burge, Robert L. Ferrer, Johanna Becho, Robert C. Wood

Notice bibliographique

RevueFamilies Systems & Health · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensCentre for Family Medicine
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDomestic violenceDynamics (music)Qualitative researchQualitative propertyContext (archaeology)PsychologyQualitative analysisSocial psychologyPoison controlDevelopmental psychologyHuman factors and ergonomicsMedicineSociologyMedical emergencyMathematicsGeographyStatisticsSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Trauma research has employed both quantitative and qualitative methods, but only recently, have mixed method studies begun to appear in the trauma literature. The purpose of this case series was to demonstrate the value of mixed method approaches to studying dynamics among cases involving intimate partner violence (IPV). Of the 16 women in abusive relationships who completed daily reports of the household violence and environment over an 8-week period, three cases were chosen for discussion because they provided near complete quantitative data, rich qualitative data, and a "clear" dynamic pattern. These three cases demonstrate that, through the combination of quantitative and qualitative methods, a rich picture of individual IPV dynamics can be obtained, often unique to the marital relationship and context.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,932
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,184
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,252 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations13
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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