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Enregistrement W2555109569 · doi:10.1080/08927936.2016.1228760

Development of the Partner’s Treatment of Animals Scale

2016· article· en· W2555109569 sur OpenAlexaff
Amy Fitzgerald, Betty Barrett, Rachael Shwom, Rochelle Stevenson, Elena Chernyak

Notice bibliographique

RevueAnthrozoös · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHuman-Animal Interaction Studies
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeglectAnimal welfareHarmPsychologyScale (ratio)Domestic violenceAnimal-assisted therapyPhysical abuseHUBzeroPsychological abuseClinical psychologySocial psychologyDevelopmental psychologyPet therapyPoison controlSuicide preventionPsychiatryMedicineEnvironmental healthEcologyGeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although studies of the relationship between animal abuse and intimate partner violence have proliferated in recent years, building upon previous work and making cross-study comparisons have been rendered difficult by the utilization of differing operationalizations of animal maltreatment within this literature. This paper aims to mitigate this problem by introducing and detailing a scale of animal maltreatment by romantic partners, developed and tested with a sample of 55 women in domestic violence shelters who self-identified as victims of intimate partner violence. The Partner’s Treatment of Animals Scale (PTAS) is comprised of five scales (emotional animal abuse, threats to harm animals, animal neglect, physical animal abuse, and severe physical animal abuse) that have strong demonstrated reliability. The construction of the scales is presented in this paper, and recommendations are made for employing the PTAS in subsequent studies.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,159
Score d'incertitude au seuil0,147

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,330 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations22
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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