Individual, Community, and Social Network Influences on Beliefs Concerning the Acceptability of Intimate Partner Violence in Rural Senegal
Notice bibliographique
Résumé
Intimate partner violence (IPV) is a pressing international public health and human rights concern. Recent scholarship concerning causes of IPV has focused on the potentially critical influence of social learning and influence in interpersonal interaction through social norms. Using sociocentric network data from all individuals aged 16 years and above in a rural Senegalese village surveyed as part of the Niakhar Social Networks and Health Project ( n = 1,274), we estimate a series of nested linear probability models to test the association between characteristics of respondents’ social networks and residential compounds (including educational attainment, health ideation, socioeconomic status, and religion) and whether respondents are classified as finding IPV acceptable, controlling for individual characteristics. We also test for direct social learning effects, estimating the association between IPV acceptability among network members and co-residents and respondents’ own, net of these factors. We find individual, social network, and residential compound factors are all associated with IPV acceptability. On the individual level, these include gender, traditional health ideation, and household agricultural investment. Residential compound-level associations are largely explained in the presence of the individual and network characteristics, except for that concerning educational attainment. We find that network alters’ IPV acceptability is strongly positively associated with respondents’ own, net of individual and compound-level characteristics. A 10% point higher probability of IPV acceptability in respondents’ networks is estimated to be associated with a 4.5% point higher likelihood of respondents being classified as finding IPV acceptable. This research provides compelling evidence that social interaction through networks exerts an important, potentially normative, influence on whether individuals in this population perceive IPV as acceptable or not. It also suggests that interventions targeting individuals most likely to perceive IPV as acceptable may have a multiplier effect, influencing the normative context of others they interact with through their social networks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».