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Enregistrement W2269682516 · doi:10.1080/08952841.2014.950500

Strengthening resources for midlife and older rural women who experience intimate partner violence

2016· article· en· W2269682516 sur OpenAlexafffund
Lori E. Weeks, Colleen MacQuarrie, Lorraine Begley, Carmen Gill, Kristal LeBlanc

Notice bibliographique

RevueJournal of Women & Aging · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensUniversity of New BrunswickUniversity of Prince Edward IslandDalhousie University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchDalhousie University
Mots-clésDomestic violenceVariety (cybernetics)Resource (disambiguation)Perspective (graphical)PsychologyFace (sociological concept)Elder abuseSuicide preventionPoison controlGerontologyMedicineSociologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Little is known about midlife and older women who experience intimate partner violence living in rural places and their resource needs. Guided by a strengths perspective, we provided insights into resources that midlife and older women use, or would like to use, in their journey in leaving an abusive partner. Eight women who had left an abusive partner participated in a face-to-face interview. They drew on a wide variety of paid and unpaid resources, while each woman had a unique set of resources that contributed to her being able to make such a significant life transition. It is clear that we need to have a variety of formal and informal resources available to older women experiencing intimate partner violence (IPV) in rural places, and new forms of resources need to be developed. Our results also indicate that increased efforts are needed in improving both public and professional education regarding older rural women and IPV.

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)0,000
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 enseignants0,143
Score d'incertitude au seuil0,420

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,298 · 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

Citations20
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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