Intimate Partner Violence in Male Survivors of Child Maltreatment: A Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Intimate partner violence (IPV) is a major public health concern. Yet, despite an increasingly extensive literature on interpersonal violence, research on male victims of IPV remains sparse and the associations between different forms of child maltreatment (CM) and IPV victimization and perpetration in men remains unclear. The present meta-analysis evaluated five different forms of CM (sexual, physical, and psychological abuses, neglect, and witnessing IPV) as they predicted sexual, psychological, and physical IPV perpetration and victimization in men. Overall, most available studies examined men as perpetrators of IPV, whereas studies of victimization in men were relatively scarce. Results reveal an overall significant association ( r = .19) between CM and IPV. The magnitude of this effect did not vary as a function of type (perpetration vs. victimization) or form (sexual, psychological, or physical) of IPV. Although all forms of CM were related to IPV, with effect sizes ranging from .05 (neglect and IPV victimization) to .26 (psychological abuse and IPV victimization), these associations varied in magnitude according to the type of CM. Findings suggest the importance of expanding research on CM and IPV to include a range of different kinds of abuse and neglect and to raise concerns about the experience of men as both victims and perpetrators of IPV.
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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 | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,023 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».