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Enregistrement W2801936615 · doi:10.1177/0192513x18766192

Ethnicity and Intimate Partner Violence in Kenya

2018· article· en· W2801936615 sur OpenAlexaff
Sitawa R. Kimuna, Eric Y. Tenkorang, Yanyi K. Djamba

Notice bibliographique

RevueJournal of Family Issues · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEthnic groupKenyaSocioeconomic statusDomestic violencePsychologySexual violencePoison controlSuicide preventionDemographyDevelopmental psychologyMedicineEnvironmental healthSociologyPopulationPolitical scienceCriminology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anecdotal evidence in several sub-Saharan African countries, including Kenya, suggests a complex relationship between ethnicity and intimate partner violence (IPV). Yet very few studies examine the relationship between these two important variables. We use a sample of 4,512 ever-married women from the Kenya Demographic and Health Survey (KDHS) to explore the relationship between ethnicity and three dimensions of IPV (physical, sexual, and emotional) among Kenyan women. Results show significant relationships between ethnicity and physical, sexual, and emotional violence. Compared with Kikuyu women, Luo and Luhya women were significantly more likely to report having experienced all three types of violence. The addition of socioeconomic variables reduced the risks of experiencing IPV among Luo and Luhya women significantly, but not completely. These findings suggest that beyond their socioeconomic vulnerabilities, there may be some intrinsic cultural characteristics that expose Luo and Luhya women to IPV in Kenya.

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)0,000
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 enseignants0,362
Score d'incertitude au seuil0,358

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,340 · 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

Citations22
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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