Pathology of Social Violence Phenomenon in Ardabil Province: A Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: In all human societies, domestic violence is known as a threat. Violence is imposing one's will on others through mental pressure and physical damage then can cause a feeling of anxiety and insecurity in them, especially for the weaker and more vulnerable groups such as women, children, elderly and minority groups who are the victims of oppression and socioeconomic inequalities. According to statistics, Ardabil, in comparison with other Iran's provinces, has the most number of violent crimes. This qualitative research was conducted with the aim of exploring pathological phenomena of social violence in Ardabil province. METHODS: this qualitative study was conducted with expert panel. Eighteen participants were selected with targeted sampling method from professors and the heads of the administrative offices who were linked to the phenomenon of social violence and have rich experiences with the social violence issues. After obtaining an informed consent from the participants, expert panel were conducted in two sessions of 150 minutes. At each session all discourse was recorded and after that, immediately transcribed verbatim. Then, the codes, sub-themes and the themes were obtained. RESULTS: The five main extracted themes included: social, historical and anthropological, cultural, economic and regional factors and 13 sub-themes were classified. CONCLUSION: Social, economic, cultural and regional structure, which have been formed and institutionalized in the society over the years, can be influenced and changed by government policies and a variety of programs.
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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 | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».