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Enregistrement W2098739257 · doi:10.1177/088626001016004004

Female Survivors of Violence and Abuse

2001· article· en· W2098739257 sur OpenAlexaff
P. S. Fry, Lisa A. Barker

Notice bibliographique

RevueJournal of Interpersonal Violence · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensTrinity Western University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVarimax rotationAlienationPsychologyAction (physics)Qualitative researchSuicide preventionClinical psychologyIdentity (music)Social psychologyPoison controlMedicineMedical emergencyPolitical scienceSociologyPsychometrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two hundred and eighty-six female survivors of violence and abuse were surveyed about their major regrets of action and inaction following the experience of violence. Two factor analyses, with varimax rotation, were conducted on the questionnaire data to identify recurrent themes underlying survivors' regrets. The factor analysis of regrettable actions yielded three factors centering on themes of isolation and alienation. Factor analyses of regrets about inaction, or failure to act, yielded four factors centering on themes of insufficient action for self-care and self-protection, and reluctance to seek a change of venue and identity. These factors accounted for a significant percentage of the total variance. Qualitative data derived from 32 in-depth interviews provided further confirmation of the presence of these same themes. As hypothesized, the number of regrets of inaction far exceeded those of action. Implications of the findings are discussed with respect to the changing role of professionals working with women's experience of violence.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,251
Score d'incertitude au seuil0,475

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,294 · 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

Citations14
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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