Structural Context and the Role of Positive Deviance From Community Norms in Shaping Risk for Sexual Intimate Partner Violence in 32 Low- and Middle-Income Countries
Notice bibliographique
Résumé
Community norms provide social scripts and pathways to accruing social capital that can alter a woman's risk of experiencing sexual intimate partner violence (IPV). These norms are in turn influenced by the structural environment in which they exist. Missing from the literature is an understanding of how an individual's departure from community norms-positive deviance-influences the risk of sexual IPV and how this effect may vary across structural environments. Demographic and Health Survey data from 32 low- and middle-income countries (LMIC) were stratified into six structural environments by two fundamental structural factors: level of gender inequality and prevalence of sexual IPV. To examine how transcending community norms shape the odds of reporting sexual IPV across environments, six identical multilevel models were fit including statistical deviation from 13 community norms as key covariates. Positive deviance from community norms is associated with both increased and decreased odds of reporting sexual IPV and the nature of these relationships vary by structural environment. Positive deviance had a greater effect on reporting sexual IPV in highly unequal societies. Positive deviance from fertility preferences and controlling behavior was associated with increased odds of sexual IPV across contexts. The accrual of social capital and differences in female autonomy across environments may be two ways positive deviance alters sexual IPV risk. A better understanding of how the salience of community norms varies by structural environment and how transcending these norms shapes the risk for sexual violence may help highlight pathways for interventions to change restrictive social norms and increase female empowerment without increasing the risk of sexual IPV.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».