Bidirectional Intimate Partner Violence Among Chinese Women: Patterns and Risk Factors
Notice bibliographique
Résumé
Bidirectional intimate partner violence (BIPV) refers to the co-occurrence of violence perpetration by both partners. BIPV has been analyzed using samples from different sociodemographic contexts but has yet to be fully explored in China. The present study employed a latent class approach to identify BIPV patterns, rates of prevalence, and associated risk factors among a sample of 1,301 heterosexual adult women in mainland China. Five distinct patterns of BIPV were identified, including (a) bidirectional psychological aggression, (b) bidirectional violence of all types, (c) multi-type victimization with psychological aggression, (d) minimal violence, and (e) bidirectional multi-types without physical violence. Marital status, education, employment status, acceptance of male dominance, and justification of intimate partner violence (IPV) were found to be predictive of different types of BIPV. Our findings suggest a need for a conceptual recognition of the heterogeneity and bidirectionality of IPV among Chinese women. Future research should extend to other diverse populations and sociocultural or clinical contexts in China. IPV assessments, research, and social programs ought to recognize the complexity of IPV and consider various IPV patterns specific to heterosexual women.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».