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Enregistrement W3212603977 · doi:10.4236/jss.2021.911009

The Role of Social Programs in Saudi Arabia to Prevent Domestic Violence, Compared to Developed Countries: A Systematic Literature Review

2021· article· en· W3212603977 sur OpenAlexaboutno aff
Aref Alsehaimi, Ibrahim El Husseiny Helal

Notice bibliographique

RevueOpen Journal of Social Sciences · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrey literatureDomestic violencePsychological interventionSystematic reviewPolitical scienceEnvironmental healthDeveloping countryMedicineSuicide preventionPoison controlEconomic growthMEDLINENursingLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prevention of domestic violence should be taken seriously, for it affects families, which are the foundation of communities. The purpose of this review is to investigate and synthesize data from studies to compare the interventions and roles played by social programs in preventing domestic violence in Saudi Arabia with those in some developed countries, notably the United Kingdom, Canada, New Zealand and Australia. The aim of the review is to identify the differences of the role played by the social programs in Saudi Arabia and those of developed countries, so as to provide information to social programs in Saudi Arabia on how better to prevent domestic violence. The study searched for literature material from Applied Social Sciences Index and Abstracts (ASSIA), Cochrane, PubMed, Google Scholar, JSTOR, and grey literature from international websites such as the United Nations, World Health Organization and other databases. Studies that reported on social programs that prevent domestic violence in Saudi Arabia and developed countries were included in this review. The search provided 4568 research studies, though only 20 of these met the right criteria and were reviewed. Despite there being social programs in Saudi Arabia that prevent domestic violence, there is a need for more research on how to eradicate this form of 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 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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,536
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,000
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,342 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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