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Enregistrement W2226419164 · doi:10.4038/cmj.v60i4.8100

Intimate partner violence in Sri Lanka: a scoping review

2016· review· en· W2226419164 sur OpenAlexafffund
Sepali Guruge, Vathsala Jayasuriya-Illesinghe, Nalika Gunawardena, Jennifer Perera

Notice bibliographique

RevueCeylon Medical Journal · 2016
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesInternational Development Research Centre
Mots-clésDomestic violenceMedicineContext (archaeology)Sri lankaCeylonPoison controlSexual violenceSocioeconomicsSuicide preventionEconomic growthEnvironmental healthNursingGeographyTanzaniaSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

South Asia is considered to have a high prevalence of intimate partner violence (IPV) against women. Therefore the World Health Organisation has called for context-specific information about IPV from different regions. A scoping review of published and gray literature over the last 35 years was conducted using Arksey and O'Malley's framework. Reported prevalence of IPV in Sri Lanka ranged from 20-72%, with recent reports of rates ranging from 25- 35%. Most research about IPV has been conducted in a few provinces and is based on the experience of legally married women. Individual, family, and societal risk factors for IPV have been studied, but their complex relationships have not been comprehensively investigated. Health consequences of IPV have been reported, with particular attention to physical health, but women are likely to underreport sexual violence. Women seek support mainly from informal networks, with only a few visiting agencies to obtain help. Little research has focused on health sector responses to IPV and their effectiveness. More research is needed on how to challenge gendered perceptions about IPV. Researchers should capture the experience of women in dating/cohabiting relationships and women in vulnerable sectors (post-conflict areas and rural areas), and assess how to effectively provide services to them. A critical evaluation of existing services and programmes is also needed to advance evidence informed programme and policy changes in Sri Lanka.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,971
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,075
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,388 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations53
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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