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Enregistrement W2090348615 · doi:10.1177/088626001016001004

Contrasting Views of the Role of Alcohol in Cases of Wife Assault

2001· article· en· W2090348615 sur OpenAlexaffabout
Holly Johnson

Notice bibliographique

RevueJournal of Interpersonal Violence · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensStatistics Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDomestic violencePsychological interventionInjury preventionSuicide preventionAlcohol abusePoison controlHuman factors and ergonomicsPsychologyWifeClinical psychologyOccupational safety and healthProxy (statistics)PsychiatryMedicineMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research has shown that men with alcohol problems have higher rates of violence against their wives and that they tend to inflict more frequent and injurious assaults than men who do not abuse alcohol. The purpose of this study is to investigate the importance of alcohol abuse as a predictive factor in cases of wife assault relative to other sociodemographic and attitudinal factors using a nationally representative survey on violence against women conducted in Canada in 1993. The results show that heavy drinking predicts violence against wives in zero-order analysis and remains significant when the effects of class, age, and type of relationship are factored out. However, once proxy measures of attitudes about the rightness of male degradation and control of women are factored out, alcohol abuse is rendered nonsignificant. These findings have important implications for interventions and treatment of male batterers.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,201
Score d'incertitude au seuil0,279

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,303 · 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

Citations60
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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