Children’s experience of physical harms and exposure to family violence from others’ drinking in nine societies
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To study caregiver reports of children's experience of physical harm and exposure to family violence due to others' drinking in nine societies, assess the relationship of harm with household drinking pattern and evaluate whether gender and education of caregiver affect these relationships. METHOD: Using data on adult caregivers from the GENAHTO (Gender and Alcohol's Harm to Others) project, child alcohol-related injuries and exposure of children to alcohol-related violence (CAIV) rates are estimated by country and pooled using meta-analysis and stratified by gender of the caregiver. Households with and without heavy or harmful drinker(s) (HHD) are compared assessing the interaction of caregiver gender on the relationship between reporting HHD and CAIV, adjusting for caregiver education and age. Additionally, the relationship between caregiver education and CAIV is analysed with meta-regression. RESULTS: The prevalence of CAIV varied across societies, with an overall pooled mean of 4% reported by caregivers. HHD was a consistent correlate of CAIV in all countries. Men and women in the sample reported similar levels of CAIV overall, but the relationship between HHD and CAIV was greater for women than for men, especially if the HHD was the most harmful drinker. Education was not significantly associated with CAIV. CONCLUSION: One in 25 caregivers with children report physical or family violence harms to children because of others' drinking. The adjusted odds of harm are significantly greater (more than four-fold) in households with a heavy or harmful drinker, with men most likely to be defined as this drinker in the household.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».