Thai women’s experiences of and responses to domestic violence
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Domestic violence has been linked to many health consequences. It can impact women's mental, physical, sexual, and reproductive health, and all of these effects can be long lasting. Despite the growing awareness of the deleterious effects of domestic violence in Thailand, there have been few nation-wide studies that have examined the issue and its consequences. In fact, Thailand has not examined intimate partner violence incidence for the past 20 years. This study aimed to investigate the consequences of domestic violence across the country. SUBJECTS AND METHODS: A cross-sectional study was conducted in four areas of Thailand: central, southern, northern, and northeastern. One province in each area was selected by simple random sampling techniques. One thousand four hundred and forty-four married or cohabiting females in a heterosexual union, aged 20-59 years, were included in the sample and were interviewed about their experiences of psychological, physical, and sexual violence by their male partners. RESULTS: One thousand four hundred and forty-four women completed the interviews. Sixteen percent of respondents encountered domestic violence in its various psychological, physical, or sexual forms. In the majority of cases, all forms of domestic violence were exerted repeatedly. Four-fifths of women who faced domestic violence reported that it had an impact on their physical and mental health as well as employment. This study also found that half of the domestic violence survivors reported their children had witnessed violent situations. These women exercised four coping strategies to deal with their domestic violence: 1) counseling; 2) requesting help from others; 3) fighting back; and 4) running away from home. CONCLUSION: The findings confirm that domestic violence has implications that extend beyond health and result in the deterioration of the quality of women's lives. These results underscore that domestic violence is a serious problem that must be addressed in Thai society.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».