How We Talk About “Perpetration of Intimate Partner Violence” Matters
Notice bibliographique
Résumé
Many partners and children who are affected by intimate partner violence (IPV) are unable to leave abusive situations that put their health and safety at risk. Family physicians provide care for people who perpetrate IPV and are in a role that may allow them to recognize and counsel patients who are using violence. Appropriate referrals can potentially help these patients access effective interventions such as certified battering intervention programs in a manner that prevents violence for their families. The language used by physicians can facilitate or impede disclosures among patients perpetrating IPV who may be open or willing to discuss their use of violence. Talking about their behavior in ways that patients perceive as derogatory or confrontational may alienate people who use violence from initiating or engaging in meaningful discussions about their abusive behaviors in clinical settings and getting the help they need to stop their violence. To enable patients to safely talk about their own perpetration of violence, physicians need to develop appropriate language and a nuanced, evidence-based approach to broaching and discussing this issue with patients. As with other patient populations, being labelled may not accurately describe their identity, behavior, nor experiences, and result in them avoiding care. In keeping with trauma-informed approaches, we provide possible examples of respectful nonjudgmental language and nonthreatening clinically appropriate questions for people who use violence. Additional research is needed to identify how best to discuss perpetration of IPV with patients to help initiate change in their behavior while maintaining victim safety.
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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 | 0,011 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,015 |
| Communication savante | 0,007 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».