Existe-t-il un consensus social pour définir et comprendre la problématique de la violence conjugale?
Notice bibliographique
Résumé
Why is that some relationships, initially harmonious, tip into violence and abuse? Many studies have examined the phenomenon to attempt to circumscribe the incidence and seize its dynamics. These studies seem to bring out a social phenomenon of quite serious amplitude. Thus, according to a study conducted by MacLeod and Cadieux in 1980, one in ten women is battered on a regular basis. According to Statistics Canada, in 1993, 25% of Canadian women have been victim of violence by their partner since the age of sixteen. Among this group, 15% are still living with the same partner. Moreover, despite programs destined to help victims of conjugal violence, the number of cases declared appears to have diminished. Such alarming results have brought many researchers to study the problem further. In the last ten years, some progress has thus been realized in the understanding of the phenomenon of violence against women. Programs of intervention, government involvement, judiciarization of certain forms of abuse, sensitization of the public regarding conjugal violence as well as denunciation of cases of violence have marked this progress. In spite of a rising conscience regarding conjugal violence, research sometimes runs up against obstacles. In spite of complex modelization of concepts and factors of prediction of the phenomenon, results sometimes appear disappointing. Thus, is there a social consensus on a definition of the problem and its dynamics? The authors will try to answer this question by reviewing different theoretical approaches used to define conjugal violence. They will then attempt to make a critical analysis of these theories by examining different empirical studies realized in this field.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,018 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,027 |
| Communication savante | 0,017 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».