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Enregistrement W2901989665 · doi:10.4314/ahs.v18i4.47

Women’s attitude and reasons toward justifying domestic violence in Ethiopia: a systematic review and meta-analysis

2018· review· en· W2901989665 sur OpenAlexaboutno aff
Yonas Deressa Guracho, Berhanu Boru Bifftu

Notice bibliographique

RevueAfrican Health Sciences · 2018
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDomestic violenceMeta-analysisMedicineWifePoison controlInjury preventionSystematic reviewSuicide preventionHuman factors and ergonomicsDemographyEnvironmental healthMEDLINELawPolitical scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Domestic violence (DV) is a global public problem that touches all levels of society and socio-economic status. Identifying women's attitudes towards domestic violence is an important first step in the prevention and control of its consequence. Thus, this systematic review and meta-analysis aimed: (i) to synthesize women's reasons for justifying domestic violence and (ii) to determine the pooled prevalence of women's attitude towards domestic violence in Ethiopia. METHODS: Pub-Med and google scholar data bases searched for quantitative cross-sectional studies. The study quality was assessed with the Newcastle-Ottawa quality assessment tool. Heterogeneity test and evidence of publication bias were assessed. Pooled prevalence of women's attitude was calculated with 95%CI using random effects model. RESULTS: A total of 15 articles were included in the study. The pooled prevalence of women's attitude towards justifying domestic violence was found to be 57% (95% CI; 47.0%-67.2%). Reasons for justifying were: burning food, argues with husband, goes out without telling, neglects children, refuses sex, unfaithful, disobeys and suspects infidelity. CONCLUSION: More than half of women accept domestic violence. Authors' suggest strengthening of women's awareness toward norms that justify wife beating.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,590
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,001
Bibliométrie0,0010,005
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,226
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,247 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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