Suggestions to improve outcomes for male victims of domestic abuse: a review of the literature
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Male victims of domestic abuse (DA) face a number of barriers to seeking help from their abusive relationships. Though available research has focussed primarily on exploring many of these challenges, few suggestions have been made on how to reduce or resolve them. It is necessary to establish a comprehensive plan to affect change at multiple levels in society in order to improve outcomes for this under-served population. This paper begins with a literature review examining in detail the many reasons why male victims of DA may refuse to seek help in an abusive relationship. Using the main key words, male victims combined with several common phrases related to the phenomenon of abuse including domestic abuse, domestic violence, and intimate partner violence , the review revealed several common reasons that male victims of DA refuse to seek help. These reasons include refusal or reluctance to view their experiences as abuse, hesitancy to identify with victimizing language, lack of available supportive services, embarrassment, shame, loss of masculinity, fear of being judged or disbelieved by others, fear of police response, and devotion to their family. Based on this review, a list of suggestions by the author is provided for changes that can be made to counter these barriers and improve male help-seeking. These suggestions are comprised of four broad themes: increasing public awareness, addressing the unique needs of male victims of DA, improving training for service providers, and increasing funding for services targeted to male victims of DA. A section exploring some of the unique concerns of gay, bisexual, and transgender men is included. International trends in the development and provision of services for male victims show that while increasing attention is being given to this vulnerable population, there are still significant gaps in available supports.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».