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Enregistrement W2787437638 · doi:10.1177/0886260517752215

Why Polyvictimization Matters

2018· article· en· W2787437638 sur OpenAlexaff
David A. Wolfe

Notice bibliographique

RevueJournal of Interpersonal Violence · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHarmPsychologyPsychological resilienceCriminologyEconomic JusticeEthnic groupPoison controlDomestic violenceSuicide preventionDevelopmental psychologySocial psychologyPolitical scienceMedicineMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The five important papers in this series reflect the evolving state of research on violence and victimization. Their findings and methods underscore the importance of studying poly-victimization as the more encompassing genesis of harm across stages of development, rather than singular, isolated events. That is, children and youth who experience one type of violence are more likely than not to have experienced (or will experience) many others. Poly-victimized children become victims of further abuse and trauma and, in turn, are at increased risk of becoming perpetrators toward peers and future partners. These five papers incorporate a wider lens that is more inclusive of gender minority and ethnic minority youth, as well as underserved populations such as youth served by the juvenile justice systems (especially girls). Important developments were described in terms of recruiting difficult-to-reach populations, and ways to screen for psychological maltreatment in the background of youths. These papers demonstrate how the field is moving away from narrowly focused studies of violence/victimization, toward a more integrative, person-centered strategy. Such a strategy looks for common elements, such as healthy relationship development, that move us closer to common causes and solutions. These solutions should involve universal prevention via our education system that promotes well-being, enhances resilience, and reduces poly-victimization for all youth.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,119

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0060,006
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0360,003

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,300 · 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'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

Citations59
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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