Correlation between Religious Attitude and Resiliency of Women under Domestic Violence
Notice bibliographique
Résumé
The most common type of violence against women is domestic violence so that it is considered as a general health crisis. Resilience is a self-healing method featured with positive emotional outcomes. Religious attitudes are of the probable grounds of development of resilience techniques among women who have been victim of domestic violence. The present study is aimed at determining correlation between religious attitudes and resilience among women with domestic violence. The present study is a descriptive correlative research. Selected Health centers in east and north districts of Tehran affiliated with Shahid Beheshti University of Medical Sciences. Data gathering tools were a demographic information questionnaire, Connor-Davidson’s Resilience scale, and Serajzadeh’s “Muslim Religiosity questionnaire”. We used Pearson correlation test to indicate the presence of correlation between resiliency and religious attitudes. Data analyses were performed in SPSS 16. Mean and standard deviation of religious attitudes and resilience among the women with domestic violence were 76.41±9.96, 68.46±15.68 respectively. The results showed that there was correlation between religious attitude and resilience among women who have been subject to domestic violence. (P<0.001, r=0.24). Women under domestic violence had stronger religions attitudes and higher resilience strength. It appears that resilience among women subject to domestic violence and the effective factors on resilience and religious attitudes in particular (given the role of religion in Iranians’ lives) deserve special attention.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».