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Enregistrement W2588038882 · doi:10.1590/s0080-623420160000700005

Intimate partner violence among speaking immigrant adult Portuguese women in Canada

2016· article· en· W2588038882 sur OpenAlexaffabout
Rafaella Queiroga Souto, Sepali Guruge, Míriam Aparecida Barbosa Merighi, María Jesús, Shaindel Egit, Linda Kiernan Knowles

Notice bibliographique

RevueRevista da Escola de Enfermagem da USP · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPortugueseFeelingDomestic violenceImmigrationPsychologySuicide preventionHealth careSocial psychologyGender studiesPoison controlMedicineSociologyPolitical scienceEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: This study was conducted to understand the experiences of intimate partner violence among women from Portuguese-speaking countries living in the Greater Toronto Area. METHOD: A social phenomenological study was conducted with ten Portuguese-speaking women who had experienced intimate partner violence who were selected by community centre leaders. The interviews were transcribed, translated and analysed by categories. RESULTS: The consequences of violence included health problems, effects on children, and negative feelings among the victims. Factors preventing the women from leaving abusive partners included religious beliefs, challenging daily jobs, and the need to take care of their husband. Factors that encouraged them to leave included getting support and calling the police. Some women expressed hope for the future either with their husband. Others, desired divorce or revenge. Their plans to rebuild their lives without their husband included being happy, learning English, and being financially stable. CONCLUSION: Using these findings can implicate in the improvement of care for these women.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,159
Score d'incertitude au seuil0,320

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,002
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,276 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations10
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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