Interviewer effects on the reporting of intimate partner violence in the 2015 Zimbabwe Demographic and Heath Survey
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Intimate partner violence is a global public health concern that is widely under-reported. Socio-demographic factors of the interviewer may contribute to a reluctance to report violence. The introduction of the fieldworker survey to the 2015 Zimbabwe Demographic and Health Survey provides the first opportunity to test associations between interviewer characteristics and the reporting of intimate partner violence in the largest source of IPV data on intimate partner violence available for low- and middle-income countries. Three separate, multilevel logistic regression models were used to examine associations between the reporting of physical, sexual and emotional intimate partner violence and interviewer characteristics (age, sex and marital status, as well as differences in these indicators between interviewer and respondent), language of the interview and the interviewer’s previous experience conducting the Demographic and Health Survey. Previous experience as a Demographic and Health Survey interviewer was associated with significantly lower odds (OR: 0.67) of reporting physical intimate partner violence. Researchers should consider using the fieldworker data set in future studies to control for potential interviewer error, account for the clustering of data by interviewer and increase the robustness of Demographic and Health Survey analyses. Understanding how interviewers may shape the reporting of intimate partner violence is a step towards accurately measuring its burden in low- and middle-income countries.
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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 | 0,011 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle