Prevalence and Predictors of Psychological Violence Against Male Victims in Intimate Relationships in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Psychological violence involves expressive violence (i.e., the use of words to humiliate or psychologically harm a partner) and coercive violence (i.e., controlling behavior directed to dominate and manipulate a partner). From studies that collect data on both physical and psychological violence, it is apparent that psychological violence is the most prevalent form of intimate partner violence (IPV). However, psychological violence is one of the dimensions of IPV that has received relatively less attention. Furthermore, very little is known about the state of female-to-male psychological violence, as most studies on the subject have focused on female victims. This study seeks to understand recent trends and prevalence of psychological violence in male-to-female and female-to-male relationships in Canada. Using the 2014 General Social Survey (Victimization) data, the risk factors of female-to-male psychological violence were analyzed. The findings of the analysis revealed that there are significant differences in the prevalence of psychological violence among victims when gender is taken into consideration. The study also revealed that childhood victimization, childhood exposure to domestic violence, marijuana use, and educational attainment are predictors of female-to-male psychological violence. The study highlights the need for more studies to be conducted to attain a better understanding of the nature and context of psychological violence in heterosexual relationships.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».