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Enregistrement W3033358387 · doi:10.1177/0093854820927442

A Qualitative Study of the Male Victims’ Experiences With the Criminal Justice Response to Intimate Partner Abuse in Four English-Speaking Countries

2020· article· en· W3033358387 sur OpenAlexaffabout
Alexandra Lysova, Kenzie Hanson, Denise A. Hines, Louise Dixon, Emily M. Douglas, Elizabeth M. Celi

Notice bibliographique

RevueCriminal Justice and Behavior · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCriminal justiceThematic analysisCriminologyDomestic violenceQualitative researchPsychologyPoison controlSuicide preventionFocus groupEconomic JusticeHuman factors and ergonomicsPolitical scienceMedicineSociologyMedical emergencyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The criminal justice system plays a pivotal role in addressing the safety of victims of intimate partner abuse (IPA). Over the past 40 years, most changes in the criminal justice response to IPA have been made with the intention of improving support to abused women and their children. However, a growing body of research shows there are many men who are victims of IPA. This qualitative study explored the help-seeking experiences of 38 abused men within the criminal justice system in Australia, Canada, the United Kingdom, and the United States. Twelve online focus groups (three in each country) were conducted and themes were identified inductively at a semantic level. Thematic analysis identified that most of their experiences were negative and reflected the gender paradigm embedded in the criminal justice response. This study offers insights into the relevance of a gender-inclusive criminal justice response in addressing IPA.

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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,669

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,312 · 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

Citations46
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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