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Enregistrement W2888369835 · doi:10.1177/0886260518795503

Intimate Partner Violence and Concern for Animal Care and Safekeeping: Experiences of Service Providers in Canada

2018· article· en· W2888369835 sur OpenAlexaffabout
Melissa A. Wuerch, Crystal J. Giesbrecht, Nicole Jeffrey, Tracy Knutson, F.-Sophie Wach

Notice bibliographique

RevueJournal of Interpersonal Violence · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHuman-Animal Interaction Studies
Établissements canadiensUniversity of GuelphUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDomestic violenceService providerAnimal welfareNursingPoison controlWelfareSuicide preventionMedicineAbusive relationshipService (business)Human factors and ergonomicsOccupational safety and healthQualitative researchPsychologyEnvironmental healthBusinessPolitical scienceSociologyMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study examined the experiences of animal welfare and intimate partner violence service providers living in urban, rural, and northern communities in Saskatchewan, Canada. Two online surveys were distributed among animal welfare and intimate partner violence service providers across the province. Quantitative and qualitative information was obtained to further understand how concern for animal care and safekeeping impacts the decision to leave an abusive relationship. The questions asked in the online surveys were designed, reviewed, and revised based on feedback from a community-based project advisory team. Descriptive statistics and detailed comments highlighted important findings and suggestions for improvement. Findings suggest that concern for animal care and safekeeping creates challenges for individuals leaving abusive partners, especially those living in rural and northern communities, and further demonstrate the importance of collaboration between animal welfare and intimate partner violence service providers. Further research is warranted to inform and improve the development and implementation of national support services and resources.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,368
Score d'incertitude au seuil0,988

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,309 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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