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Enregistrement W2765134252 · doi:10.1177/0886260517737555

Perpetration and Experience of Intimate Partner Violence Among Residents in Bariga Local Community Development Area, Lagos State, Nigeria

2017· article· en· W2765134252 sur OpenAlexaff
Emeka Eugene Dim, Oluseyi Ogunye

Notice bibliographique

RevueJournal of Interpersonal Violence · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDomestic violenceRespondentSpouseContext (archaeology)Poison controlPsychologySocioeconomic statusSuicide preventionSocial psychologyMedicineEnvironmental healthGeographyPopulationSociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The occurrence of aggressive behavior in intimate relationships carries serious mental and physical health consequences for the victims and children exposed to such events. Studies have been devoted toward understanding the nature and prevalence of the phenomenon; however, there has been a paucity of empirical investigation into the complexities and nuances of the subject matter, and this study seeks to address one of such complexities. This study examines the dynamics of intimate partner violence (IPV) within the context of perpetration and victimization among residents in Bariga Local Community Development Area in Lagos State, Nigeria. Using a cross-sectional survey, 218 married residents of the area were analyzed through bivariate and multivariate regression analysis. The results of the study revealed that gender and socioeconomic factors were not associated with IPV victimization. Educational differences between the respondent and spouse were associated with IPV victimization. Individuals who perpetrated IPV were about 19 times more likely to experience IPV. This study sheds light on the areas of IPV that tend to be ignored in academic literature and it calls for more empirical investigation, both at the quantitative and qualitative levels, to be conducted for better understanding of the subject matter.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,822

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,306 · 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'étudeObservationnel
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

Citations12
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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