Cumulative Contexts of Vulnerability to Intimate Partner Violence Among Women With Disabilities, Elderly Women, and Immigrant Women: Prevalence, Risk Factors, Explanatory Theories, and Prevention
Notice bibliographique
Résumé
Some groups of women are more vulnerable to intimate partner violence (IPV) due to particular risks and/or experiences: women with disabilities, elderly women, and immigrant women (DEI). Too often, their reality goes unnoticed, especially for those belonging to more than one of these groups. In this literature review, researchers used an intersectional approach to document the similarities and differences in how DEI women experience IPV, in terms of forms and consequences, as well as related risk factors, explanatory theories, and prevention strategies. Researchers selected 56 articles for review based on the following inclusion criteria: studies on adults living in a situation of IPV, studies on one of the three demographics under study (DEI), studies about one or multiple research questions, and studies based on empirical data relying on research methodology in either French or English. Researchers evaluated each selected article for its quality according to a chart that was specially developed for this review. The results highlight existing "intersections" between these groups to help understand the influence of belonging to more than one vulnerability group on these women's experiences with IPV. The importance to better training social workers and developing policies and programs that target the social determinants of health to prevent IPV experienced by DEI is also discussed.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».