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Enregistrement W3193354906 · doi:10.6000/1929-4409.2021.10.155

The Troubling Epidemic of Wife-Battering in Ogbaru and Onitsha North Local Government Areas of Anambra State, Nigeria

2021· article· en· W3193354906 sur OpenAlexvenueno aff
Chinwe Edith Areh, Benjamin Okorie Ajah, Oguejiofo C. P. Ezeanya, Ann Ugomma EZE, Stanley Ikenna Onwuchekwe, Chukwuemeka Dominic Onyejegbu

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Criminology and Sociology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDemographic Trends and Gender Preferences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWifeDenialNonprobability samplingGovernment (linguistics)State (computer science)Local governmentSocioeconomicsLocal government areaSociologyDowryPsychologyPolitical scienceDemographyPopulationLawMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: Debates and assumptions on the trend, motives/causes and implications of wife-battering in Nigeria are largely speculative. The purpose of this article is to explore in a raw form, the socio-economic determinants of wife-battering, on the sub-areas of family violence. Methods: Using qualitative and quantitative research methods, a sample of 364 respondents comprising 196 males and 168 females was drawn from Anambra State, Nigeria. Multi-stage and purposive sampling techniques were used to reach the respondents. Questionnaire and in-depth interviews were instruments for data collection. Results: Findings confirmed that wife-battering in Ogbaru and Onitsha-North Local Government Areas is most often caused by denial of sex and infidelity. Conclusion: The policy implications calls for the creation of local government welfare units to be holding periodic talk shows for married couples on the imperative of living happily.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,437

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,273 · 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'étudeObservationnel
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

Citations14
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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