Severity of Victimization and Formal Help Seeking Among Men Who Experienced Intimate Partner Violence in Their Ongoing Relationships
Notice bibliographique
Résumé
This study examined the severity of intimate partner violence (IPV) experienced by men in their ongoing relationships and their help-seeking behavior with the criminal justice system and other professional agencies. This study also examined the extent to which socio-demographic variables predicted formal help seeking among male victims of IPV. Data were drawn from 2009 and 2014 cycles of the Canadian General Social Survey on Victimization with a nationally representative sample of 52,400 respondents. It is estimated that about 655,400 men in Canada reported having experienced physical and/or sexual victimization due to IPV in married/common-law relationships at the time of the surveys between 2004 and 2014. The latent class analysis generated four types of IPV victimization among men. Among male victims of physical and/or sexual IPV, about 64,000 men experienced the most severe type of IPV characterized by chronic and severe physical and psychological violence with a high probability of injuries and negative emotional effects of IPV. Although most of the male victims of IPV did not seek formal help (e.g., did not contact the police and IPV services), the severity of experienced violence was associated with the increased use of formal services. Some structural factors, such as being unemployed and residing with young children, were found to be substantial barriers to contacting formal agencies for help. Our findings highlight the need for the development of gender-inclusive and gender-sensitive public policy and intervention programs that help all victims of IPV regardless of victim gender.
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».