Animal Maltreatment as a Risk Marker of More Frequent and Severe Forms of Intimate Partner Violence
Notice bibliographique
Résumé
Although there is a growing body of literature documenting the co-occurrence of animal abuse and intimate partner violence (IPV), only a few studies have examined the relationship between animal maltreatment, types of IPV, and abuse severity. The results of those studies have been inconclusive and in some cases even contradictory. The current study contributes new findings to that specific segment of the literature and sheds some light on the inconsistent findings in previous studies. Data were gathered from 86 abused women receiving services from domestic violence shelters across Canada via a structured survey about pet abuse and the level and types of IPV perpetrated by abusive partners. Type and severity of IPV was measured using subscales of the Revised Conflict Tactics Scale (CTS2) and the Checklist of Controlling Behaviors (CCB). Animal maltreatment was measured using the Partner’s Treatment of Animals Scale (PTAS). Participants were divided into three groups: women who did not have pets during their abusive relationship ( n = 31), women who had pets and reported little or no animal maltreatment ( n = 21), and women who had pets and reported frequent or severe animal maltreatment ( n = 34). Examining within-group variations in experiences of IPV and pet abuse using a series of one-way between-groups ANOVA tests, this study provides evidence to support the conclusion that women who report that their partner mistreated their pets are themselves at significantly greater risk of more frequent and severe forms of IPV, most specifically psychological, physical, and sexual abuse. The findings point to the urgency of better understanding and mitigating the unique barriers to leaving an abusive relationship faced by women with companion animals.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».