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Enregistrement W2172072048 · doi:10.1177/0886260513520506

Survivor’s Costs of Saying No

2014· article· en· W2172072048 sur OpenAlexaff
Carla Pajak, Farah Ahmad, Angélique Jenney, Penny Fisher, Linda Chan

Notice bibliographique

RevueJournal of Interpersonal Violence · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensYork UniversityUniversity of TorontoUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDomestic violenceContext (archaeology)Mental healthPsychologyPoison controlOccupational safety and healthSuicide preventionAbusive relationshipNursingHuman factors and ergonomicsMedicinePsychiatryMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Intimate partner violence (IPV) is a crucial public health concern with substantial detrimental effects, including poorer physical and mental health as well as increased difficulties accessing formal services. Most research to date has focused on frequencies, barriers, and facilitators of service use among IPV survivors. However, what remains poorly understood is the perspectives of IPV survivors on their experiences of accessing multiple services after leaving the abusive situations. To answer this, six one-on-one semi-structured interviews were conducted with survivors using expanded definition of "services," which included social services, shelters, health care, police, legal assistance, and so forth. Data were analyzed using Constant Comparison. Four resulting themes were (a) Positive Aspects, (b) Negative Aspects, (c) Impact of Experiences With Services, and (d) Contextual Factors. Within each of these categories, several sub-categories emerged and are discussed within the context of the literature and recommendations are made for improving services for IPV survivors.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,377
Score d'incertitude au seuil0,364

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,295 · 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

Citations17
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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