MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2120310759 · doi:10.18357/ijcyfs41201311844

EXPLORING INFLUENCES ON MENTAL HEALTH AFTER INTERPERSONAL VIOLENCE AGAINST WOMEN

2013· article· en· W2120310759 sur OpenAlexafffundvenue
Cathy Carter-Snell, Sonya L. Jakubec

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Child Youth and Family Studies · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensMount Royal University
Organismes subventionnairesMount Royal University
Mots-clésMental healthPsychological interventionPsychologyMental illnessPsychological resiliencePsychiatryClinical psychologyDepression (economics)Interpersonal communicationInterpersonal violenceSuicide preventionPoison controlMedicineEnvironmental healthSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Women who have experienced intimate partner violence or sexual assault are well known to have extremely high rates of mental illness such as post-traumatic stress disorder and depression, as well as high rates of chronic illness, re-victimization, and suicide. The purpose of this in-depth analysis of the literature was to determine the relative impact of selected risk and resilience factors and the quality of existing evidence. The analysis of risk and resiliency pertaining to mental health impacts was guided by a social-ecological model, examining individual, relationship, community, and societal influences. An improved understanding of these factors and the quality of evidence underlying them can inform future research and interventions aimed at preventing or reducing the mental health impact of these crimes, and point to a direction for more inclusive examinations of the literature.

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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,418
Score d'incertitude au seuil0,442

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations13
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Child Youth and Family StudiesMême sujetIntimate Partner and Family ViolenceTravaux en français237 207