MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3009400792 · doi:10.1177/1079063220910728

Determinants of Sexual Violence Against Married Women: Qualitative Evidence From Ghana

2020· article· en· W3009400792 sur OpenAlexafffund
Gervin Ane Apatinga, Eric Y. Tenkorang

Notice bibliographique

RevueSexual Abuse · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPovertySexual violenceDomestic violencePsychologyThematic analysisSexual abuseStructural violenceQualitative researchDevelopmental psychologyCriminologySocial psychologyPoison controlSuicide preventionMedicineSociologyPolitical scienceEnvironmental healthSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Some evidence suggests that in sub-Saharan Africa, sexual violence is commonplace among married women, yet this problem is underresearched. Using qualitative methods and applying Heise's social-ecological model, this study examined the experiences of 15 Ghanaian women suffering sexual violence in their marriages. Results from the thematic analysis indicate several determinants of sexual violence. Whereas some participants identified macro-level and exosystem factors, including poverty, others pointed to micro-level and ontogenic factors, such as husbands' substance abuse. The results corroborate the core idea of Heise's framework, namely, that structural- and individual-level factors make women vulnerable to violence. The study concludes that Ghanaian legal and policy frameworks must be enforced and strengthened to address the etiology of sexual violence and abuse.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,827

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,298 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations20
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSexual AbuseMême sujetIntimate Partner and Family ViolenceTravaux en français237 207