Identifying femicide locally and globally: Understanding the utility and accessibility of sex/gender-related motives and indicators
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
Femicide, the gender-related killing of women and girls, has received an unprecedented rise in international attention in the past decade, prompting increased discussions about how to define and measure femicide. Following a review of definitions and indicators, this article examines the utility of numerous sex/gender-related motives and indicators (SGRMIs) for distinguishing femicide from other homicides as well as the accessibility of these indicators in data sources typically accessed by social science researchers. Specifically, using a comprehensive database whose primary focus is femicide, the presence of SGRMIs in male-perpetrator/female-victim homicide – those killings most closely aligned with the concept of femicide – is compared to other perpetrator–victim gender combinations. Results show that multiple SGRMIs are more common in male-perpetrator/female-victim killings than other homicides, meaning they are useful for distinguishing femicide as a distinct type of violence. However, accessibility to information is weak with high proportions of missing data. Implications of these findings for prevention are discussed, including how data biases may be putting the lives of women and girls at risk and the need to emphasize prevention as the priority for data collection rather than administrative needs of governments.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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