Severity and Predictors of Physical Intimate Partner Violence against Male Victims in Canada
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
Recent debates surrounding intimate partner violence (IPV) have focused on its gender symmetry and gender-oriented nature. These debates center on findings from various data sources, like victimization or self-reported surveys and police-based reports. Data by Statistics Canada, from 1999 to 2014, has shown that the prevalence of IPV is similar for male and female victims, except for sexual assaults. However, there has been a paucity of studies on the severity and risk factors of IPV against men by female partners. Thus, this paper examines the severity of and risk factors for physical IPV against heterosexual men in Canada using the General Social Survey (Victimization) data of 2014. This study revealed that there is a symmetry in the experiences of physical violence between male and female victims. This study also revealed that male victims experience more severe violence than female victims. Using binary logistic regression analysis, years of dwelling together, the victim’s age, childhood victimization, and marijuana use were found to predict physical IPV against heterosexual men. This paper concludes with suggestions about how these predicting factors can be used to identify male victims and the need for a more inclusive approach toward addressing IPV, which should include male victims.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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