Dynamics of violence between intimate partners in the narratives of incarcerated women in Canada: A violent events perspective
Notice bibliographique
Résumé
While we have learnt much in the last forty years about the prevalence of and risk factors for violence perpetrated by individual men and women in their intimate relationships, little research has focused on the interaction between intimate partners within a violent situation. I argue that given the complex nature of intimate relationships and intertwining roles, behaviours, and emotions of both partners, examining the couple's interaction -- rather than the disconnected behaviours of individual men or women -- can provide a deeper understanding of and new insights into the process of violence between intimate partners. Using a sample of 295 violent incidents reported by 135 incarcerated women, I explore the interactional aspects of violence in the incidents from a violent events perspective. Identifying and drawing on different dimensions of violent dynamics, e.g., initiation of violence, reaction to initial violence, the use of violence in the entire incident, and injuries to partners, I used Latent Class Analysis to identify specific classes of violent incidents that represent more general patterns of violent dynamics. This incident-based analysis identified four distinct classes of violent incidents and characteristics associated with each of them at the individual, relationship and situational levels. My study finds evidence consistent with previously identified violent types and also detects a novel type of violent dynamics in the relationships of high-risk incarcerated women. Moreover, the context-based and interaction-based approach in my study reveals the heterogeneity of women's behaviour in a violent situation. These findings question a `one size fits all' approach to address such a complex and multidimensional phenomenon as intimate partner violence and suggest carefully tailored interventions for different violent types/incidents.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,012 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».