Using Technology to Conduct Focus Groups With a Hard-to-Reach Population: A Methodological Approach Concerning Male Victims of Partner Abuse in Four English-Speaking Countries
Notice bibliographique
Résumé
Research shows that the experiences of male victims of partner abuse (PA) are often denied by the public and the professionals who are charged to support PA victims. Recruiting female victims for research on PA victimization is relatively easy because there are existing structures to serve this group of victims. Thus, male victims are considered a hard-to-reach (HTR) population, and studying them can be difficult. This article focuses on the use of technology to collect qualitative data from male PA victims in an international study focusing on male victims. The researchers used their own professional networks to recruit and screen a convenience sample of male victims of female-to-male PA, in four different English-speaking countries: Australia, Canada, England, and the United States. Four web-based, video-enabled, focus groups were held for each country-for a total of 12 groups and 41 male participants. This article addresses recruitment methods, the use of technology in data collection, protecting the confidentiality of male victims, methods for informed consent, and lessons learned to facilitate future research.
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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 | 0,086 | 0,079 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».