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Enregistrement W3209398234 · doi:10.18524/2411-2054.2021.43.240989

SOME MODERN PROBLEMS OF COUNTERACTING DOMESTIC VIOLENCE

2021· article· en· W3209398234 sur OpenAlexaboutno aff
S. О. Bukhonskyi

Notice bibliographique

RevueConstitutional State · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal Studies and Reforms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDomestic violenceTanzaniaSexual violenceState (computer science)Human rightsIntervention (counseling)Social issuesCriminologyPolitical scienceSocioeconomicsEconomic growthPoison controlSuicide preventionPsychologyMedicineSociologyLawEnvironmental healthPsychiatryEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Counteracting domestic violence is today one of the most important areas of social development. It is seen not only as a social problem, but primarily as a problem of protecting human rights and, above all, the rights of women, requires the development of appropriate legal means of solving it. When violence is committed in the family, the rights and freedoms of a particular person are violated, and through the capabilities of the aggressor and the victim, the latter’s self-defense is complicated, which requires intervention from the state and society. According to the data provided by the World Health Organization, one in six women has experienced domestic violence. According to the same data, this problem is more acute for economically underdeveloped countries, while women in these countries are more likely to recognize such violence against themselves as justified. Thus, the percentage of women who reported that they had been subjected to violence by their family members at least once in their life varies from 15% in Japan to 71% in Ethiopia. According to other sources, the level of domestic violence against women is about 23% in Sweden, 4% in Japan and Serbia, 30–54% in Bangladesh, Ethiopia, Peru and Tanzania. In the United States, a woman suffers from physical violence every 18 minutes. According to statistics, 62% of the murders of women were committed by their husbands. In Peru, 70% of all reported crimes are domestic violence. Sexual violence is widespread – in Canada, New Zealand, the United States and the United Kingdom, every sixth woman has been raped. The adoption of special legislation and its introduction into the practice of the activities of authorized state bodies makes it possible to gradually eradicate these negative social traditions. International information exchange between scientists, law enforcement officials, social workers contributes to the spread of international experience in the Ukrainian legal system. In addition, Ukraine, in the course of the formation of national legislation, studies and adapts the provisions of international human rights standards, including on combating domestic violence.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0060,020
Communication savante0,0060,007
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0080,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,282 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2021
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