Intimate Partner Violence: A Multinational Test of Cultural Spillover Theory
Notice bibliographique
Résumé
Cultural spillover theory asserts that the prevalence of socially legitimate violence to attain ends for which there is widespread social approval is part of the explanation for the prevalence of illegitimate violence. This study was a test of the cultural spillover theory as it applies to intimate partner violence (IPV). Based on data from the International Dating Violence Study (IDVS) in 32 countries, we tested the proposition that agreement with socially approved forms of violence "spills over" into violence against an intimate partner. Two versions of an index to measure legitimate violence were constructed: (a) An individual-level legitimate violence index based on the beliefs and behavior of 14,252 university students in 32 nations in the IDVS and (b) a nation-level legitimate violence index consisting of the mean of the student scores on the legitimate violence index for each of the 32 nations in the IDVS. We used the revised Conflict Tactics Scales to obtain the data on physical violence and injuries inflicted by the students in the IDVS. Analysis of covariance (ANCOVA) was used to test the hypothesized relation of the individual student legitimate violence index to IPV. Socioeconomic status, limited disclosure scale, respondent's age, and length of the relationships were included as covariates. Multiple regression analyses were conducted to further investigate the associations between legitimate violence index obtained from the aggregated student data and the nation-level IPV, controlling for the gross domestic product (GDP) index and limited disclosure scale. Both individual- and nation-level analyses consistently supported cultural spillover theory's explanation of IPV. The association between legitimate violence and IPV at both levels of analysis was stronger for women than men, which is consistent with some previous studies. The results suggest that reducing legitimate violence can make an important contribution to reducing IPV.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».