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Enregistrement W2948381318 · doi:10.13102/semic.v0i20.3231

VIOLÊNCIA DOMÉSTICA E FAMILIAR CONTRA A MULHER: CARACTERIZAÇÃO DOS CASOS DE VIOLÊNCIA NO MUNICÍPIO DE FEIRA DE SANTANA, NO PERÍODO 2010 A 2013

2018· article· pt· W2948381318 sur OpenAlexaff
Janne Pinto Almeida

Notice bibliographique

RevueAnais dos Seminários de Iniciação Científica · 2018
Typearticle
Languept
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensCentre Casa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArtSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A violência contra a mulher é um fenômeno complexo, multifacetado que requer ações interdisciplinares, pois atinge os aspectos biopsicossociais da vítima (ACOSTA; GOMES; BARLEM, 2013). Destarte, as agressões perpetradas contra a mulher deixam múltiplas cicatrizes no corpo e na alma, e sua constância rouba a esperança de mudança, pelo próprio receio que a mulher carrega de, a qualquer momento, o ato culminar na sua morte e/ou na destruição da sua família. (LABROCINI, 2012).O Brasil lança estratégias para combater a violência, isto é, ações afirmativas que produzem medidas especiais para atender as necessidades desse grupo na sociedade. Observa-se a criação de secretarias especiais para mulher, formulação de políticas, como o pacto nacional de enfrentamento à violência contra as mulheres, além de uma lei específica para a questão da violência doméstica perpetrada contra a mulher, no caso, a Lei nº 11.340/2006 (conhecida por Lei Maria da Penha).Diante do exposto, percebe-se que a questão da violência contra mulher é um problema biopsicossocial necessitando de ações de cunho legal em conjunto com outros serviços. Assim, com base no projeto de pesquisa „Uma análise sobre as causas da violência doméstica e familiar contra a mulher a lume dos processos judiciais da comarca de Feira de Santana – Bahia, entre o período de 2010/2013‟, o presente trabalho tem como objetivo caracterizar os envolvidos na violência doméstica e familiar contra a mulher, ou seja, a mulher e o agressor, segundo variáveis sociodemográficas.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,284
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0040,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,008

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,293 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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